静态神经网络模型用于在线时间序列的预报时具有局限性,即网络的泛化能力有限,且模型不能不断地适应新增样本的变化.如果每增加一个样本对神经网络重新训练,需要大量的计算时间.针对该问题,提出了动态神经网络预报模型.在获得新增样本数据之后,通过比较预报值与实际值之差的绝对值是否大于ε敏感因子,决定模型是否需要修正.为了降低模型修正的计算时间,提出了在线动态修正方法,实现了增加样本而矩阵阶数不增加,且避免了矩阵求逆运算,理论上可以提高计算效率.通过实例表明,该方法在计算时间和预报精度两个方面都具有一定优势,可应用于在线实时变形预报及相关领域.
动态神经网络 在线时间序列 大坝变形 预报模型.