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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 43/7-9 - 2009  - pp.871-887
TITRE
Réseau de neurones doublement récurrent à base de fonctions radiales : RR2FR Application au pronostic prévisionnel

RÉSUMÉ
Cet article présente une nouvelle architecture neuronale destinée à la prédiction : Réseau de Neurones Doublement Récurrent à Base de Fonctions Radiales (RR2 FR). Le RR2 FR proposé s'excite par la récurrence des neurones bouclés de la couche de sortie sur la couche d'entrée. Un algorithme d'apprentissage non supervisé des neurones à base des fonctions radiales est proposé. Une application à la prédiction des valeurs de la série temporelle de Mackey-Glass a confirmé que l'architecture proposée minimise l'erreur de prédiction.


ABSTRACT
This paper introduces a new neural architecture for prediction: Double Recurrent Radial Basis Function network (R2 RBF). The proposed R2 RFR is excited by the recurrence of output looped neurons on the input layer. An unsupervised learning algorithm is proposed to determine the parameters of the Radial Basis Function (RBF) nodes. An application of the R2 RBF network on the values prediction of the time series confirmed that the proposed architecture minimizes the prediction error.


AUTEUR(S)
Achraf Jabeur TELMOUDI, Slimane BARKIT, Lotfi NABLI, Yahya CHETOUANI, Radhi M'HIRI

MOTS-CLÉS
réseau de neurones, fonction à base radiale, RR2FR, prédiction, apprentissage.

KEYWORDS
neural network, radial basis function, RR2FR, prediction, learning.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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