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误差反向传播算法简称反向传播算法(Back Propagation算法,简称BP算法)。使用BP算法的多层感知器又称为BP神经网络。
基于串联灰色神经网络的股指预测模型,王吉培 ,王聪颖,利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络
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
为进一步认识底板破坏机理,运用半无限体理论计算了致使底板临界破坏的应力及位置,结合塑性力学的滑移线场理论推导出底板最大破坏深度计算公式,分析了底板最大破坏深度及其相关影响因素的关系,并通过算例分析说明
为克服传统商品库存成本过大和消费者满意度过低的弊端,采用BP神经网络方法,以超市一段时间内的销售记录为样本数据,分析BP神经网络库存控制模型的训练过程,并验证BP神经网络的自适应能力、容错能力以及处理
论文研究-BP神经网络模型的改进.pdf, 本文在深入研究BP神经网络模型的基础上,提出了对该模型的若干改进技术处理方法,并通过仿真试验.实践表明,这些改进和技术处理方法是有效的.
本文介绍如何使用Matlab构建BP神经网络模型来预测相关数据。通过对历史数据学习,模型可以预测未来的数据变化。采用了Matlab内置模型,包括数据归一化、学习预测数据和反归一化。用户可以自行设定相关
基于BP神经网络对NMR的预测模型
针对含隐伏断层煤层底板采动破坏过程及导水通道的形成过程,根据岩-水关系法理论并利用COMSOL Multiphysics软件进行数值模拟,分析了不同水压力下底板破坏深度,研究了在高承压水影响下,随着工
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