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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选matlab代码程序
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针对瓦斯预测领域大量用到的BP神经网络技术,分析了BP神经网络的优缺点。通过对近年来的方法进行比较,总结了该领域与BP神经网络进行融合的7大技术及其融合思路和效果,提出了融合技术的选择原则。
基于改进BP双模型神经网络技术,提出了一种具有离线学习模型和在线校正模型的双模型BP神经网络,两者互相独立并相互结合,从而提高了神经网络预测对煤炭自燃预测的准确性。
波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
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
交通冲突量的BP神经网络预测方法，李华成，李江，本文给出了一种用神经网络预测交通冲突的方法。交通冲突预测是进行交通事故预防和制定安全改善措施的有效手段之一，节约观测时间
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基于柿庄南3号煤层测井和钻井岩芯数据,结合地质强度因子对煤岩煤体结构进行定量表征,通过因子分析完成对声波时差、体积密度、自然伽马、井径、补偿中子以及深层向电阻率测井曲线的优选,并将其结果作为模型输入参
bp神经网络实例学习bp神经网络实例的很帮手
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