对角递归神经网络的LM算法及建模应用

摘要：

针对递归神经网络传统BP学习算法收敛慢的缺陷,将Levenberg-Marquardt(LM)算法引入到对角递归神经网络权值的训练,这种算法提供了快速性与收敛性之间的一个折衷.仿真结果表明,该算法比传统BP算法具有更快的收敛速度,用于非线性动态系统的建模是有效的.

关键词：对角递归神经网络、LM算法、非线性动态系统、系统建模

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：68-70