數(shù)學建模中的模型求解(編輯修改稿)
2025-02-10 19:36 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 代入 進行求解，得 a? ( 1 ) ( 1 )dx a x udt ??( 1 )( 0 )( 1 ) ( ( 1 ) ) atuux t x eaa? ?? ? ? ?由于 是通過最小二乘法求出的近似值，所以 是一個近似表達式。 a? (1) ( 1)xt? ?(6)對函數(shù)表達式 和 進行離散化，并將二者做差得到 (1) ( 1)xt? ? (1)()xt?(0) ( 1)xt? ?數(shù)學建模中的模型求解 灰色模型的 MATLAB程序 (1)對原始數(shù)據(jù)進行累加。 (2)構(gòu)造累加矩陣 B與常數(shù)向量 Y。 (3)求解灰參數(shù)。 (4)將參數(shù)帶入預測模型進行數(shù)據(jù)預測。 實例：已知某公司 19992022年的利潤 (單位：元 /年 )：[89677,99215,109655,120333,135823,159878,182321,209407,246619,300670]，預測該公司未來幾年的利潤情況。 MATLAB程序 圖形 數(shù)學建模中的模型求解 數(shù)學建模中的模型求解 灰色模型的應(yīng)用實例 CUMCM2022A長江水質(zhì)的預測：對附件 4的數(shù)據(jù)進行整理預測 10年的長江污水量排放數(shù)據(jù) 年份 1995 1996 1997 1998 1999 2022 2022 2022 2022 2022 污水量 /億噸 174 179 183 189 207 234 256 270 285 MATLAB程序 結(jié)果圖 數(shù)學建模中的模型求解 數(shù)學建模中的模型求解 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論 人腦中大約有 1000多億個神經(jīng)元。人腦結(jié)構(gòu)錯綜復雜使得從人腦科學中抽象出來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息并行處理的能力、自學習能力和推理能力。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單的基本元件 神經(jīng)元相互連接，通過模擬人的大腦神經(jīng)處理信息的方式，進行信息并行處理以及自學習能力。前向反饋 (back propogation,BP)網(wǎng)絡(luò)和徑向基 (radical basis function,RBF)網(wǎng)絡(luò)是目前技術(shù)最成熟、應(yīng)用范圍最為廣泛的兩種網(wǎng)絡(luò)。 BP 數(shù)學建模中的模型求解 BP網(wǎng)絡(luò)基本數(shù)學原理 BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓練算法是反向傳播算法 BP學習算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 輸入 輸出 … … … 數(shù)學建模中的模型求解 BP網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層或者三層以上神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、中間層 (隱含層 )和輸出層。 ?上下
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