简介：Elmannetworks'dynamicalmodelingcapabilityisdiscussedinthispaperfirstly.AccordingtoElmannetworks'uniquestructure,aweighttrainingalgorithmisdesignedandanonlinearadaptivecontrollerisconstructed.WithoutthePEpresumption,neuralnetworkscontroller'sclosed-looppropertiesarestudiedandthewholeElmannetworks'passivityisdemonstrated.

简介：Thispaperdescribesamodifiedspeed-sensorlesscontrolforinductionmotor(IM)basedonspacevectorpulsewidthmodulationandneuralnetwork.AnElmanANNmethodtoidentifytheIMspeedisproposed,withIMparametersemployedasassociatedelements.TheBPalgorithmisusedtoprovideanadaptiveestimationofthemotorspeed.Theeffectivenessoftheproposedmethodisverifiedbysimulationresults.TheimplementationonTMS320F240fixedDSPisprovided.

简介：为了克服传统的企业盈利能力测评方法的诸多缺陷，发挥神经网络能自学习、自组织，能在事先不知事物内部机理的情况下进行建模的优势，建立基于Elman网络的测评模型，对企业盈利能力进行测评。结果表明该模型的仿真结果可靠，测评精度高，具有很大的实用价值．

简介：证券价格可预测性是国内外学者研究的一个热点。近年来,大多数学者以神经网络为主要工具对其进行研究。针对此情况,提出了HP滤波与Elman神经网络相结合的方法,此方法的预测效果好,预测结果准确。先利用HP滤波对要预测的原实验数据进行处理,得到证券价格数据的趋势项序列和波动项序列;再对HP滤波后得到的证券价格的波动序列进行再次滤波,这样就得到了证券价格波动项的趋势项序列;最后用HP（2）-Elman模型进行预测。实验证明,这种算法是有效性的。

简介：摘要针对Stewart并联机构的正解问题，本文采用Elman递归网络对其进行逼近求解。通过Stewart并联机构的反解运算得到Elman递归网络的训练样本和验证样本，并充分利用MATLAB自带函数对Elman递归网络进行训练和验证。最后，利用仿真结果验证了此方法具有良好的逼近效果。

简介：摘要电力系统长期负荷预测在企业的调度运营和服务管理等方面都起着不可或缺的作用，其预测精度的高低直接影响着电力系统运行的安全性、经济性和稳定性，因此长期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。基于电网实际运行数据建立一个BP神经网络模型，利用神经网络高度非线性建模能力，探讨含小水电地区电网的负荷情况。实例计算表明，该方法精确有效，收敛性好，运行速度快，对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值。

简介：精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明，改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman，同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。

简介：将神经网络技术和房地产市场分析预测相结合,建立了基于BP与Elman神经网络的实时动态的房地产市场泡沫预警模型,并以房地产市场数据为对象进行了预警模型的研究,并与BP网络的评价结果作了比较。结果表明：该模型具有很好的预测潜能和广泛的应用前景,用Elman神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加精确。对解决房地产市场预警系统的非线性问题,为寻找更科学的房地产市场分析预测方法提供新的途径。

简介：摘要：针对PM2.5具有非线性、不确定性、难以预测的特点，提出了一种GM-AFSA-ELMAN神经网络的混合特征选择算法，首先是通过灰色关联的分析方法选出与PM2.5相关性较强的特征变量，过滤掉一些相关性小的特征变量。然后利用人工鱼群算法(AFSA)强大的寻优能力对ELMAN神经网络进行初始化、权值优化。接着利用ELMAN神经网络建立相关变量与 PM 2.5 浓度之间的软测量模型，并利用所监测到的数据对模型进行训练，最后将该模型应用于实际环境中，结果表明该方法具有较高的精度和收敛速度

简介：

简介：摘要将Elman动态回归神经网络预测方法应用于男子100m自由泳成绩的预测，通过对自1972年历届奥运会男子100m自由泳决赛成绩的历史数据归一化处理，组成一个从输入到输出的非线性映射，并利用MATLAB软件对其进行学习与训练的仿真实验，证明Elman神经网络可以较精确的应用于游泳成绩的预测。