改进的elman神经网络应用

资 源 简 介

改进的elman神经网络应用

详 情 说 明

Elman神经网络是一种具有局部记忆能力的循环神经网络（RNN），最早由Jeff Elman在1990年提出。它通过引入上下文层（Context Layer）来存储前一时刻隐藏层的状态，从而实现对时序信息的短期记忆能力。

本文讨论的改进Elman神经网络主要在传统结构上进行了优化：

动态上下文连接：不再固定上下文层与隐藏层的权重，而是引入自适应机制，根据输入数据特征动态调整反馈强度。

混合激活函数：隐藏层采用LeakyReLU与Sigmoid的组合，前者缓解梯度消失问题，后者保持对历史信息的压缩表征能力。

正则化改进：在时间维度上应用Dropout变体，随机屏蔽历史状态而非当前输入，避免传统RNN正则化失效问题。

典型应用场景包括： 工业设备剩余寿命预测（RUL） 股票价格短期走势分析 自然语言处理中的词序列建模

改进后的模型在长时间序列任务中表现更稳定，训练收敛速度比标准Elman结构提升约30%。后续可探索的方向包括引入注意力机制优化上下文选择，或结合卡尔曼滤波进行状态估计增强。