[发明专利]基于复数值前向神经网络的风速预测方法在审
| 申请号： | 202110565347.0 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113158582A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;董忠蓥 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04;G06F113/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 吴竹慧 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复数值前向神经网络的风速预测方法，包括：获取用于风速预测的训练集和预测集，构建复数值前向神经网络并初始化参数向量；在复数值前向神经网络训练的目标函数中引入GroupLasso正则化项，并将训练转化为约束优化问题的求解，采用训练集和定制复数值投影拟牛顿算法训练复数值前向神经网络，直到满足预设的条件结束训练，得到训练好的复数值前向神经网络，将预测集输入训练好的复数值前向神经网络得到风速预测结果。本发明通过引入GroupLasso正则化项和使用定制复数值投影拟牛顿算法训练复数值前向神经网络实现网络结构和参数的优化，使网络结构紧凑、泛化性能强，同时提高风速预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复数 神经网络 风速 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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