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BP神经网络模型
神经网络BP模型
答:
BP网络
是一种具有3层或3层以上的阶层型
神经网络
。上、下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接,而每一层各神经元之间无连接。网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各隐含层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络...
如何建立
bp神经网络
预测
模型
答:
建立
BP神经网络
预测
模型
,可按下列步骤进行:1、提供原始数据 2、训练数据预测数据提取及归一化 3、
BP网络
训练 4、BP网络预测 5、结果分析 现用一个实际的例子,来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人 执行BP_main程序...
BP神经网络
答:
神经网络能很好地解决不同的机器学习问题。
神经网络模型
是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量。上图显示了人工神经网络是一个分层模型,逻辑上可以分为三层:输入层 :输入层接收特征向量 x 输出层 :输出层产出最终的预测 h 隐含层 :隐含层介于输入层与输...
BP神经网络
方法
答:
在BP网络学习的过程中,先调整输出层与隐含层之间的连接权值,然后调整中间隐含层间的连接权值,最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程,如图4-5所示(倪深海等,2000)。图4-5
BP神经网络模型
程序框图 若将水质评价中的评价标准作为样本输入,评价级别作为网络输出,BP网络通...
建立
BP神经网络
地面沉降预测
模型
答:
使用MATLAB6.0编程建立基于
BP神经网络
的基坑降水地面沉降预测
模型
(程序代码见附件1),其训练误差及检验效果如下:图4.3 训练误差曲线 图4.4 预测误差曲线 由图4.3、图4.4可见:样本数据收敛,训练误差较小,中间层神经单元个数为10时预测精度较好,误差小于20%,误差满足工程需求。
伤寒、副伤寒流行预测
模型
(
BP神经网络
)的建立
答:
神经网络的各层又由不同数目的神经元组成,各层神经元数目随解决问题的不同而有不同的神经元个数。 6.3.2
BP神经网络模型
BP网络是在1985年由PDP小组提出的反向传播算法的基础上发展起来的,是一种多层次反馈型网络(图6.17),它在输入和输出之间采用多层映射方式,网络按层排列,只有相邻层的节点直接相互连接,传递...
人工
神经网络
之
BP模型
算法实现
答:
。 在人工
神经网络
发展中,P网络可以对具有非线性连续转移函数 B基于以上理论,现对B
模型
进行程序实现,文采用的平台是 P本Vsati20,iluo08usd 数据库是Acsc编程语言。设计流程如图2ces撑,所示。 2模型实现 .21.界面设计 根据图1将其划分为四大模块,样本数据、PB建模、型训练、模模型 ...
BP
人工
神经网络
方法
答:
正向传播与反向传播过程循环往复,直到网络收敛,得到网络收敛后的互联权值和阈值。(二)
BP神经网络
计算步骤 (1)初始化连接权值和阈值为一小的随机值,即W(0)=任意值,θ(0)=任意值。(2)输入一个样本X。(3)正向传播,计算实际输出,即根据输入样本值、互联权值和阈值,计算样本的实际输出...
用
BP神经网络
建立数学
模型
,MATLAB实现,怎样得到输入到输出的计算公式...
答:
计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的
神经网络模型
之一。
BP网络
能学习和存贮大量的输入-输出模式映射...
BP神经网络
(误差反传网络)
答:
可以用它进行反演,输入观测数据,网络就会输出它所对应的
模型
。
BP神经网络
在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本,产生这些样本需要大量的正演计算,此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕,在反演中的计算时间可以忽略。要想使BP神经网络比较好地映射函数关系,需要...
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