지역 및 광역 리커런트 신경망을 이용한 비선형 적응예측Nonlinear Adaptive Prediction using Locally and Globally Recurrent Neural Networks
- Other Titles
- Nonlinear Adaptive Prediction using Locally and Globally Recurrent Neural Networks
- Authors
- 崔瀚?
- Issue Date
- 2003
- Publisher
- 대한전자공학회
- Keywords
- IIR-MLP; Recurrent neural networks; LGRNN; Nonlinear signal prediction; IIR-MLP; Recurrent neural networks; LGRNN; Nonlinear signal prediction
- Citation
- 전자공학회논문지 - SP, v.40, no.1, pp.139 - 147
- Journal Title
- 전자공학회논문지 - SP
- Volume
- 40
- Number
- 1
- Start Page
- 139
- End Page
- 147
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/3502
- ISSN
- 1229-6384
- Abstract
- 동적 신경망은 신호예측과 같이 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(GRNN)으로 구성된 합성 신경망을 제안하고, 적응필터로 제안된 신경망을 사용하여 비선형 적응예측을 다루고 있다. 합성 신경망은 LRNN으로 IIR-MLP와 GRNN으로 Elman RNN 신경망으로 구성되어 있다. 제안된 신경망은 비선형 신호예측을 통해 평가되었으며, 예측 성능의 상대적인 비교를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면 합성 신경망은 수렴속도과 정확도에서 더 우수한 성능을 보여줌으로써, 제안된 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 비정적 신호에 대한 비선형 예측에 더 효과적인 예측모델임을 확인하였다.
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