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bp神经网络模型构建
神经网络BP模型
答:
BP网络(Back-Propagation Network)是一种广泛应用的人工神经网络模型,以其误差逆传播学习算法而得名。
该网络模型由输入层、隐含层和输出层组成
,通过模拟人脑神经元的工作方式来实现对复杂函数的逼近和数据处理。一、BP网络概述 误差逆传播算法由Rumelhart、McCelland等科学家在1986年提出,是BP网络学习的...
BP神经网络
神经网络
答:
BP神经网络模型包含输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和学习模型
。输入输出模型定义了隐节点和输出节点的输出,作用函数模型通常采用Sigmoid函数,反映下层输入对上层节点的影响。误差计算模型衡量期望输出与实际输出的差距,自学习模型描述了权重矩阵的调整过程,包括学习因子、误差贡献和动量因子等因素。具...
建立BP神经网络
地面沉降预测
模型
答:
基于网络简化的原则,我们设定了一个包含输入层、单隐层和输出层的三层结构
。输入层包括沉降点至基坑的距离L(米)、等效压缩模量E(MPa)、水位降落H(米)和支护结构刚度n等四个参数,输出层则为地面累积沉降量(毫米)。隐层的神经元数量通过经验和实验确定,不存在通用的公式。过多隐元可能导致学习...
伤寒、副伤寒流行预测
模型
(
BP神经网络
)的
建立
答:
(1)
神经网络的BP算法BP网络是一种前馈型网络,由1个输入层、若干隐含层和1个输出层构成
。如果输入层、隐含层和输出层的单元个数分别为n,q1,q2,m,则该三层网络网络可表示为BP(n,q1,q2,m),利用该网络可实现n维输入向量Xn=(X1,X2,…,Xn)T到m维输出向量Ym=(Y1,Y2,…,Ym)T的非线性映射。输入层和输出...
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...
bp神经网络
算法介绍
答:
BP神经网络模型
拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。2、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来
建立
线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易...
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...
深入理解
BP神经网络
答:
1. 定义一个
BP神经网络
的类,设置网络相关参数 2. 实例化该神经网络,按下图被
构建
成一个输出3维,输出1维,带有3个隐藏层(每个隐藏层10个节点)的
BP网络
;(此处还可以随意扩展输入、输出维度和隐藏层相关系数)3. 初始化BP神经网络的时候,开始初始化各...
BP神经网络
方法
答:
BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法,是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层,如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价
的BP神经网络模型
图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。同层节点之间不连接。输入信号从输入层节点,依次传过各隐含层节点,然后传到输出层节点...
神经网络结构怎么画-试画出
BP神经网络
结构输入层3节点,隐层5节点...
答:
试画出
BP神经网络
结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点 BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的
神经网络模型
之一。
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...
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