采用扩展elman神经网络实现建模预测问题，BP学习算法

资 源 简 介

采用扩展elman神经网络实现建模预测问题，BP学习算法

详 情 说 明

Elman神经网络是一种特殊的递归神经网络，它在标准前馈网络的基础上增加了上下文层，能够更好地处理时间序列数据。本文将探讨如何通过扩展Elman网络结合BP算法来解决建模预测问题。

该网络结构包含四个关键层：输入层负责接收外部数据；隐含层进行特征提取；输出层产生预测结果；特别之处在于新增的上下文层，它存储隐含层上一时刻的状态，形成短期记忆机制。这种结构使网络具备动态处理时序信息的能力。

BP学习算法在网络训练中起核心作用。误差信号首先从输出层开始反向传播，通过链式求导法则逐层计算各神经元的误差贡献。在权值调整阶段，算法会同时考虑当前输入和上下文层保存的历史状态，这使得网络能够学习到时间维度上的依赖关系。

针对建模预测任务，扩展Elman网络相比基础版本主要有三点改进：增加了上下文层到隐含层的反馈连接，引入可训练的自连接权重，以及采用带动量项的BP算法。这些改进显著提升了网络对复杂时间模式的捕捉能力。

实际应用中需要注意三个关键点：输入数据需要进行标准化处理以避免量纲影响；网络深度不宜过大以防梯度消失；学习率需要配合动量系数仔细调参。这类网络特别适合电力负荷预测、股票价格趋势分析等具有明显时序特征的场景。