Numerical Solution of ordinary Differential Equations Based on Semi-Taylor by Neural Network improvement

  • سال انتشار: 1393
  • محل انتشار: دومین همایش ملی پژوهش های کاربردی در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات
  • کد COI اختصاصی: CITCONF02_204
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 529
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Somayeh Ezadi

Young Researchers and Elite Club, South Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran.

Fahimeh Pirhadi

Department of Mathematics, Islamic Azad University of Kermanshah Branch,Kermanshah, Iran.

چکیده

In this paper, a new approach is proposed for solving the differential equations of ordinary initial value based on the feed-forward neural network and Semi-Taylor series ordinary differential equation is first replaced by a system of ordinary differential equations. A trial Solution of this System involves two parts. The first part Semi-Taylor series and involves no adjustable parameters. And The second part Satisfies the neural network and adjustable parameters (the weights). Using modified neural network makes that training points should be selected over the open interval (a, b) without training the network in the range of first and end points. Therefore, the calculating volume involving computational error is reduced. In fact, the training points depending on the distance [a, b] selected for training neural networks are converted to similar points in the open interval (a, b) by using a new approach, then the network is trained in these similar areas. In comparison with existing similar neural networks proposed model provides solutions with high accuracy. Numerical examples with simulation results illustrate the effectiveness of the proposed model

کلیدواژه ها

Ordinary Differential Equations, Semi-Taylor, MLP Neural Network, bfgs Technique

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.