基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的南北生豬價(jià)格周期性預(yù)測(cè)畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】-1-基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的南北生豬價(jià)格周期性預(yù)測(cè)摘要：近年來(lái)，由于豬肉安全事故和供求關(guān)系等因素的影響，導(dǎo)致豬肉市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)大，養(yǎng)豬業(yè)難以持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。科學(xué)預(yù)測(cè)生豬價(jià)格周期，對(duì)科學(xué)指導(dǎo)生豬生產(chǎn)和宏觀調(diào)控豬肉市場(chǎng)價(jià)格意義重大。根據(jù)歷年數(shù)據(jù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)在MATLAB中運(yùn)行，通過(guò)對(duì)模型的多次訓(xùn)練，選擇隱層神經(jīng)元數(shù)目為

2025-07-02 09:09

灰色預(yù)測(cè)法gm1,1總結(jié)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】灰色預(yù)測(cè)模型一、灰色預(yù)測(cè)的概念1.灰色預(yù)測(cè)法是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法?；疑到y(tǒng)是介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的一種系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)內(nèi)的一部分信息是已知的，另一部分信息時(shí)未知的，系統(tǒng)內(nèi)各因素間具有不確定的關(guān)系。2.灰色預(yù)測(cè)，是指對(duì)系統(tǒng)行為特征值的發(fā)展變化進(jìn)行的預(yù)測(cè)，對(duì)既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行的預(yù)測(cè)，也就是對(duì)在一定范圍內(nèi)變化的、與時(shí)間序列有關(guān)的灰過(guò)程進(jìn)行

2025-06-16 13:10

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp設(shè)計(jì)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第三章前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－－誤差反傳（BP）算法的改進(jìn)與BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型?三層BP網(wǎng)絡(luò)o1?ok?olW1○Wk○Wl○y1○

2025-01-05 03:16

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正pid控制研究-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正PID控制研究摘要:基于反向傳播BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)能力.本文詳細(xì)敘述了BP算法的原理,并將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在傳統(tǒng)的PID控制中,克服了PID控制在參數(shù)的調(diào)整過(guò)程中對(duì)于系統(tǒng)模型過(guò)分依賴的缺點(diǎn).利用MATLAB仿真的結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制能夠使傳

2025-10-27 23:02

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制器設(shè)計(jì)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計(jì)中文摘要經(jīng)典PID控制算法作為一般工業(yè)過(guò)程控制方法應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，原則上講它并不依賴于被控對(duì)象的具體數(shù)學(xué)模型，但算法參數(shù)的整定卻是一件很困難的工作，更為重要的是即使參數(shù)整定完成，由于參數(shù)不具有自適應(yīng)能力，因環(huán)境的變化，PID控制對(duì)系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差，參數(shù)需重新整定。針對(duì)上述問(wèn)題，人們一直采用模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種調(diào)整PID參數(shù)的自適應(yīng)方法，力圖克服這一難

2025-06-20 12:28

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合算法研究-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合算法研究[摘要]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，目前已經(jīng)成功地應(yīng)用到信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)器控制、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域中。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，近年來(lái)得到廣泛的關(guān)注，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在預(yù)測(cè)、分類等領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。本文針對(duì)經(jīng)典的函數(shù)擬合問(wèn)題，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具，力求

2025-06-24 15:39

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】智能中國(guó)網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳BP(BackPropagation)學(xué)習(xí)算法?BP算法基本原理?利用輸出后的誤差來(lái)估計(jì)輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用這個(gè)誤差估計(jì)更前一層的誤差，如此一層一層的反

2025-05-25 22:33

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之bp神網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用11月16日2第六章BP網(wǎng)絡(luò)3BP網(wǎng)基本概念?目前實(shí)際應(yīng)用中最常用?采用（BackPropagation－BP）學(xué)習(xí)算法?多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?隱藏層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為S型函數(shù)?可以解決非線性問(wèn)題?用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別和數(shù)據(jù)壓縮等4BP神經(jīng)元

2025-07-21 23:39

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】1例2-4-1M構(gòu)建線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2線性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)Matlab用符號(hào)書(shū)用符號(hào)3線性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型Matlab用符號(hào)書(shū)用符號(hào))()(1.1npurelinnfabpw

2025-01-05 03:15

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛制動(dòng)預(yù)測(cè)研究-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛制動(dòng)預(yù)測(cè)研究[摘要]本文對(duì)汽車(chē)制動(dòng)過(guò)程中，影響汽車(chē)制動(dòng)距離的主要因素：路面附著系數(shù)和初始速度等進(jìn)行分析，提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)汽車(chē)制動(dòng)距離進(jìn)行預(yù)測(cè)分析并闡述了對(duì)汽車(chē)制動(dòng)距離預(yù)測(cè)的必要性和可行性。我們以干瀝青與混凝土路面狀況下汽車(chē)制動(dòng)距離的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型，并利用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合檢驗(yàn)，結(jié)果表明我們的方法能有效地預(yù)測(cè)

2025-06-27 20:44

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系，華中科技大學(xué)2020年2月28日2020/11/232一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)四、改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2020/11/233一、內(nèi)容回顧

2025-10-08 20:05

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系，華中科技大學(xué)2022年2月28日2022/2/12一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)四、改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2022/2/13一、內(nèi)容回顧

2025-01-08 01:10

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈沖噪聲圖像恢復(fù)方法-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】摘要在信息化的社會(huì)里，圖像在信息傳播中所起的作用越來(lái)越大，而數(shù)字圖像在獲取與傳播中，可能會(huì)受到脈沖噪聲的污染。所以，消除產(chǎn)生的噪聲，保證圖像受污染度最小，成了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域里的重要部分。本文主要針對(duì)數(shù)字圖像的脈沖噪聲污染問(wèn)題，采用一種窗口自適應(yīng)開(kāi)關(guān)中值濾波方法消除噪聲。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分類為信號(hào)點(diǎn)或噪聲點(diǎn)，再采用改進(jìn)的中值濾波器對(duì)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行濾波處理，根據(jù)

2025-06-19 15:42

基于matlab的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用目錄1緒論...........................................................1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研

2025-08-18 15:23

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)報(bào)告主要內(nèi)容?電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)的問(wèn)題描述?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理概述?仿真實(shí)驗(yàn)問(wèn)題描述?近幾年，我國(guó)南方一直處于“電荒”的被動(dòng)情況，為了更好地利用電能，必須做好電力負(fù)荷的短期預(yù)報(bào)工作。負(fù)荷預(yù)報(bào)的誤差將導(dǎo)致運(yùn)行和生產(chǎn)費(fèi)用的劇增，因此，精確的預(yù)報(bào)就成了電力工作者和其他科技人員致力解決的問(wèn)題

2025-01-06 02:24

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1-1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析(編輯修改稿)

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1-1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析-wenkub.com

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1-1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析(已改無(wú)錯(cuò)字)

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1-1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析-資料下載頁(yè)

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1-1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析(參考版)