[发明专利]一种基于降噪算法的改进Elman神经网络的预测方法在审
| 申请号： | 202110439155.5 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN112988548A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 刘发贵;张永德 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于降噪算法的改进Elman神经网络的预测方法。该预测方法包括：S1、将原始数据按比例划分为训练集、测试集以及验证集；S2、对原始数据采用降噪算法CPW进行降噪，降噪算法CPW通过将原始数据中的不同维度的数据使用CEEMDAN进行分解后结合排列熵使用小波变换对分解出来的IMF进行降噪，然后将经过了降噪处理的序列重构为降噪后的时间序列；S3、构建结合了注意力机制的EAMC神经网络；S4、将降噪后训练集的数据放入神经网络中进行训练，待损失值小于给定的阈值以后，保存训练好的神经网络，结束训练；S5、将待测样本输入经过训练后得到的神经网络中，获得预测结果，可以提高预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 改进 elman 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
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