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BP神经网络训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff()建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一
煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要
以淮南矿区潘三矿13-1煤层为例,在分析潘三矿瓦斯地质资料的基础上,结合灰色关联度分析,确定煤层埋深、地质构造、煤层倾角、煤层厚度以及顶板岩性为影响煤层瓦斯含量的主要因素,建立瓦斯含量预测BP神经网络
设计了反向传播人工神经网络模型来预测煤与瓦斯突出.用“留一法”训练了神经网络模型,然后对几个实际样本进行了预测.预测结果表明:对其中两个样本的预测完全准确,另一个出现了偏差,均方误差、相对均方误差和拟
用BP人工神经网络预测人口代码（matlab） 是matlab编程的，按照自己的数据修改后就可以直接用！
BP人工神经网络进行预测的算法，简单易懂
人工神经网络法预测时用电量,徐志敏,,在生产和生活中,电是人们不可缺少的物质,它对经济和社会起着不可替代的作用。本文给出了预测时用电量的方法,根据城市时段用电
BP预测-人工神经网络训练样本.xls 想写个5-11-1的BP预测程序,数据见附件。刚学写不好,哪位大神指点下
基于煤层气藏的地质理论认识,分析了煤层水的来源;并结合水化学三线图、离子浓度之间的相互关系与系统聚类逐步判别的方法,确定和建立了郑村区块主要含水层的水化学特征及判别函数。通过判别分析,识别了郑村区块煤
煤层气井在开采过程中必定经历气液两相流动阶段,气液两相流动的结果,必然导致煤层气藏压力动态发生变化。论文针对生产井井筒气泡段现象进行描述,分析其产生原因,以及如何通过套压、流量、产量等参数变化识别气泡
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