什么是多层后向反馈神经网络

反馈网络的特点是处理单元之间除前馈连接外还有反馈连接的情况。同时延网络相比，反馈网络只需要增加和隐含层单元个数相同的联系单元，这无疑使得网络结构有了较大地减少，特别是当输入单元较多时。另外，网络的动态特性仅有内部的连接提供，因此无须直接使用状态作为输入或训练信号，这也是反馈网络相对于静态网络的优越之处。根据网络结构的特点，将它们分为两类：全反馈网络结构和部分反馈网络结构。

全反馈神经网络结构复杂，在实际应用时往往需要简化，为了保留网络的动态特性，往往采用部分反馈的形式。反馈连接有一组所谓联系单元构成，它记忆网络过去的状态，并在下一时刻连同网络输入一起作为隐含层的输入，这种网络的反馈连接规定了网络的内部状态和记忆形式，使其输出不仅依赖于当前的输入，也与过去的输出有关。这一性质使部分反馈网络具有动态记忆的能力。

Hopfield和Elman神经网络应该就属于这种类型，一个是全反馈，一个是部分反馈。

动态是指带有反馈的那些神经网络，无论是局部反馈还是全局反馈。通过反馈，神经网络能将前一时刻的数据保留，使其加入到下一时刻数据的计算，使网络不仅具有动态性而且保留的系统信息也更加完整。比如elman就是一种动态局部反馈的神经网络。

时间序列预测只要能转化为训练样本，即可使用神经网络进行训练。目前常用的几类人工神经网络，如BP神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络、小波神经网络以及各类组合神经网络，都是可以应用在时间序列预测中的。

预测效果较好的一般有：1、GRNN神经网络、RBF神经网络。局部逼近网络由于只需调整局部权值，因此训练速度较快，拟合精度也较高。2、Elman神经网络。由于Elman神经网络的承接层的延时算子，使得网络可以记忆历史信息，这正好与时间序列预测的原理相同，极其适于应用于时间序列预测。

神经网络原理及应用

1 什么是神经网络？

神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络

2 神经网络基础知识

构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接

工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式

功能：进行信息的并行处理和非线性转化

特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力

神经网络的本质：

神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3 生物神经元结构

4 神经元结构模型

xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值

判断xjwij是否大于阈值θi

5 什么是阈值？

临界值。

神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6 几种代表性的网络模型

单层前向神经网络——线性网络

阶跃网络

多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）

Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等

7 神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。

8 神经网络应用

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