【摘 要】
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针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型--灰色
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院,上海交通大学信息检测技术与仪器系
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针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型--灰色径向基(RBF)神经网络模型.此模型能够减小数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,使神经网络的建模精度得以提高.将此灰色RBF神经网络应用到动调陀螺仪漂移数据建模中,并将其建模验证结果和单纯使用RBF网络的建模结果进行比较,结果证明此方法是可行而有效的.
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