时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用

针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映射空间线性模式转换;线性脉冲延时模块等效于时空线性脉冲响应滤波器,用于拟合时空序列中的线性模式。采用LevenbergMarquardt最优方法对网络进行训练,设计时空神经网络的快速学习算法。机场噪声仿真结果表明,该网络具有快速收敛和高精度的特点,预测精度高于时空自相关移动平均模型和多层感知器神经网络。