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bp神经网络预测模型建模步骤
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...
建立
BP神经网络
地面沉降
预测模型
答:
(4)网络实现及检验效果 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...
求一个
bp神经网络预测模型
的MATLAB程序
答:
BP神经网络预测的步骤:1、输入和输出数据。2、创建网络。fitnet()3、划分训练,测试和验证数据的比例
。net.divideParam.trainRatio; net.divideParam.valRatio;net.divideParam.testRatio 4、训练网络。 train()5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr();parcorr();plotresponse()6、预测往后数...
极端气温、降雨-洪水
模型
(
BP神经网络
)的建立
答:
三门、黄冕、沙街、勾滩、天河、百寿、河池、贵港、金田、平南、大化、桂林、修仁、五将雨量站的年最大1d降雨量为输入,梧州水文站年最大流量为输出,隐含层层数取2,建立(19,p,q,1)
BP神经网络模型
,其中神经元数目p,q经试算分别取16和3,第一隐层、第二隐层的神经元采用tansig传递函数,输出层的神经元采用线性...
伤寒、副伤寒流行
预测模型
(
BP神经网络
)的建立
答:
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,传递之间信息。在正向传播中,输入信息从输入层经隐含层逐层处理,并传向输出层,每层神经元的状态只影响下一...
用Matlab编程
BP神经网络
进行
预测
答:
BP网络
能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型
拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
BP神经网络
的非线性系统
建模
答:
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拟合的BP网络可以分为网络构建、训练和
预测
三步,如下图2所示。
BP神经网络
构建 根据要拟合的非线性函数特点确定BP网络结构,由于该非线性函数有两个输入参数,一个输出参数,所以BP网络结构可以设置为2-5-1,即输入层有...
神经网络BP模型
答:
一、
BP模型
概述 误差逆传播(Error Back-Propagation)
神经网络模型
简称为BP(Back-Propagation)网络模型。 Pall Werbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“Parallel Distributed Processing,Explorati...
什么是
BP神经网络
?
答:
具体
步骤
如下:1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后,得到
神经网络
的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层,并按一定原则将误差信号加载到连接权值上,使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。5...
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 ...
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