基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)-wenkub
2023-06-10 05:59:25 本頁(yè)面
【正文】 12logsig ? 訓(xùn)練參數(shù)： ? 訓(xùn)練函數(shù)： trainlm；學(xué)習(xí)函數(shù)： learngdm； 性能函數(shù)： mse；訓(xùn)練次數(shù)： 1000； 訓(xùn)練目標(biāo)： ；學(xué)習(xí)率： ? 例一：基于 BP網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào) 河道淺灘演變預(yù)測(cè) ? 選取影響因子（盡量不相關(guān)） ? 上游來(lái)流量 Q ? 上游輸沙量 G ? 下游水位 ZD ? 河床形態(tài) ? 目標(biāo) ? 淺灘斷面年內(nèi)最小水深 Hmin ? 年平均預(yù)計(jì)厚度 ΔZ HB /樣本數(shù)據(jù) 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)： BP網(wǎng)絡(luò) ? 輸入維數(shù)： n1=4（取值范圍 01） ? 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù) n2=9~16tansig ? 輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)： 2logsig ? 訓(xùn)練參數(shù)： ? 訓(xùn)練函數(shù)： trainlm；學(xué)習(xí)函數(shù)： learngdm； 性能函數(shù)： mse；訓(xùn)練次數(shù)： 500； ? 例二：基于 BP網(wǎng)絡(luò)的河道淺灘演變預(yù)報(bào) 預(yù)測(cè)步驟 ? 影響因素選取 ? 原始數(shù)據(jù)歸一化 ? 隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)實(shí)驗(yàn) ?
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