TAILIEUCHUNG - Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P5

Recurrent Neural Networks Architectures Perspective In this chapter, the use of neural networks, in particular recurrent neural networks, in system identification, signal processing and forecasting is considered. The ability of neural networks to model nonlinear dynamical systems is demonstrated, and the correspondence between neural networks and block-stochastic models is established. Finally, further discussion of recurrent neural network architectures is provided. | Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Mandic Jonathon A. Chambers Copyright 2001 John Wiley Sons Ltd ISBNs 0-471-49517-4 Hardback 0-470-84535-X Electronic 5 Recurrent Neural Networks Architectures Perspective In this chapter the use of neural networks in particular recurrent neural networks in system identification signal processing and forecasting is considered. The ability of neural networks to model nonlinear dynamical systems is demonstrated and the correspondence between neural networks and block-stochastic models is established. Finally further discussion of recurrent neural network architectures is provided. Introduction There are numerous situations in which the use of linear filters and models is limited. For instance when trying to identify a saturation type nonlinearity linear models will inevitably fail. This is also the case when separating signals with overlapping spectral components. Most real-world signals are generated to a certain extent by a nonlinear mechanism and therefore in many applications the choice of a nonlinear model may be necessary to achieve an acceptable performance from an adaptive predictor. Communications channels for instance often need nonlinear equalisers to achieve acceptable performance. The choice of model has crucial importance1 and practical applications have shown that nonlinear models can offer a better prediction performance than their linear counterparts. They also reveal rich dynamical behaviour such as limit cycles bifurcations and fixed points that cannot be captured by linear models Gershenfeld and Weigend 1993 . By system we consider the actual underlying physics2 that generate the data whereas by model we consider a mathematical description of the system. Many variations of mathematical models can be postulated on the basis of datasets collected from observations of a system and their suitability assessed by various performance 1 System identification for instance consists of .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Mạng thần kinh
• Artificial neural network
• mạng lưới
• thần kinh
• dự đoán mạng lưới
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Tạp chí khoa học
• Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Mạng thần kinh nhân tạo
• Quản trị rủi ro tín dụng
• Ngân hàng thương mại
• Thành phố Biên Hòa
• Luận văn Thạc sĩ Kinh tế
• Tài chính ngân hàng
• Dự báo chỉ số thị trường chứng khoán
• Thị trường chứng khoán
• Mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Hệ thống điều khiển thông minh
• Kỹ thuật điều khiển thông minh
• Cấu trúc hệ thống điều khiển thông minh
• Mạng truyền thẳng một lớp
• Mạng thần kinh suy diễn mờ thích nghi
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng
• Công trình dân dụng
• Công trình công nghiệp
• Kết cấu cáp kính
• phần mềm mạng thần kinh nhân tạo
• phần mềm dự báo lũ
• Xây dựng Cầu đường
• Tuyển tập Báo cáo khoa học
• báo cáo hội nghị sinh viên
• hệ thần kinh
• xử lý thông tin
• tế bào sinh học noron
• mạng huyết tương
• tế bào thần kinh
• truyền dọc axon
• Lạm phát tại Việt Nam
• Dự báo lạm phát tại Việt Nam
• Mô hình phân phối độ trễ
• Lạm phát mục tiêu
• Kiểm soát lạm phát tại Việt Nam
• Phương trình vi phân tuyến tính
• Phương pháp tuyến tính hóa
• Phương trình vi phân
• Mạng Nơron thần kinh
• Luận văn thạc sĩ khoa học
• Khoa học tự nhiên
• Tạp chí y học
• Nghiên cứu y học
• Kỹ thuật mạng thần kinh
• Lập trình di truyền
• Công thức viên nén phóng thích
• Dự đoán hoạt tính kháng ung thư
• Dẫn xuất flavone và isoflavone
• Kỹ thuật hồi quy tuyến tính
• Phương pháp hồi quy tuyến tính
• Mạng thần kinh mờ
• Kỹ thuật tọa độ song song
• Quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu
• Cao diệp hạ châu
• Chấm điểm tín dụng
• Cây quyết định
• K láng giềng gần nhất
• Mô hình chấm điểm tín dụng