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BP神经网络预测
前馈神经网络、
BP神经网络
、卷积神经网络的区别与联系
答:
一、计算方法不同 1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。2、
BP神经网络
:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络...
建立
BP神经网络
地面沉降
预测
模型
答:
基坑降水引起地面沉降的
BP神经网络预测
模型建模过程如下:(1)样本选择 因基坑降水引起的地面沉降量和距离基坑的距离关系密切,因此建模选用“基坑降水引起沉降工程数据(第二类)”(见表4.1)中的相关数据作为样本进行学习训练和检验。(2)BP神经网络结构设计 对于BP网络,对于任何在闭区间内的一个连续...
bp神经网络
与量子行为粒子群算法有什么不一样
答:
这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、
BP神经网络
和神经网络 属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的
预测
和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,给一些输入,告诉他正确的输出。若干次后,再给新的输入,神经...
我用
bp神经网络
做
预测
,可是每次预测出来的结果都不一样,且差的比较多...
答:
初始值不一样,结果可能相差很大。还有
bp网络
的收敛速度很慢。不知道你的训练函数是什么。样本一般来说越多越好,但是多了训练就更慢了。
bp神经网络
为什么要采用非线性函数来进行
预测
?
答:
提问:
bp神经网络
为什么要采用非线性函数来进行
预测
?回答:简单的讲,主要是复杂的bp神经网络的行为动态及神经元之间的相互作用是无法用简单的线性函数来描述的!一般来讲,用数学函数模拟一个系统输入与输出的关系(系统函数)时,设其函数为f(x),则它可以表征为一个输入变量x的多项式,即 f(x)=∑...
BP神经网络
的非线性系统建模
答:
在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的
BP神经网络预测
系统输出。 本文要拟合的非线性函数是 该函数的图形如下图1所示。回顾上一篇文章建立BP网络的算法流程,进行具有非线性函数...
bp神经网络
构建
预测
模型后怎么看出输入变量的重要性程度
答:
bp神经网络
构建
预测
模型后看预测效果。神经网络不能像树模型这些通过shape来预测重要性,计算量太大不适用,要通过permutation预测,进训练好的模型预测,预测效果越差即准确率越差,就说明特征重要性越大。
BP神经网络
中初始权值和阈值的设定
答:
输入、隐含层、输出层、输出”,隐含层中有5个神经元。5、Progress下面的Epoch代表迭代次数,Gradient代表梯度,Vaildation Checks代表有效性检查,最后的绿色对勾代表性能目标达成。6、最后将实际曲线和预测曲线绘制出来,可以看到使用
BP神经网络预测
的结果曲线基本和实际输出曲线一致。
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...
BP神经网络
的隐层节点数对
预测
精度有何影响
答:
神经网络
本身的优化过程,实际上是对一组更加有效的层节点值进行选择。这个问题的回答,于是可以用两个很极端的例子来思考。一种情况是,只有一个节点。那么这个方程就变成了一个非常简单的线性方程y=ax+b的形式。其中a和b就是权值和偏置。在这种情况下,如果你有一个非线性的系统,那么肯定,这个
预测
...
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