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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法-環(huán)境工程-資料下載頁(yè)

2025-05-26 18:04本頁(yè)面
  

【正文】 時(shí)要將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,規(guī)范到[0, 1]之間,常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要有標(biāo)準(zhǔn)化法、重新標(biāo)法、變換法、比例壓縮法、壓縮系數(shù)法。 26 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理 為了實(shí)現(xiàn)將輸入數(shù)據(jù)信息集進(jìn)行合理的壓縮,又能夠體現(xiàn)原始輸入數(shù)據(jù)信息之間的差別,本次研究采用壓縮系數(shù)法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,公式如下: T=αX 式中: X— 原始數(shù)據(jù); α— 壓縮系數(shù)法, 0α1,根據(jù)具體對(duì)象選取 α的值; T— 變換后的數(shù)據(jù)。 27 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 2)隱層及隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性函數(shù)的能力,且一般的三層 BP網(wǎng)絡(luò)模型就能滿足大部分非線性系統(tǒng)要求,本次研究采用上述改進(jìn)的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中最為關(guān)鍵的步驟,它直接影響網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的映射能力。目前出現(xiàn)的確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的方法是多樣的,但都缺乏令人信服的依據(jù),有時(shí)常常也是無(wú)效的。本次研究采用隱含層采用一層,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定采用“試算法”。 28 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 3)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括確定網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù)、隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)及輸入、輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入、輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)由實(shí)際問(wèn)題決定。 29 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 4)樣本的選取 將時(shí)間序列作為樣本集,并將其分為兩組,一組作為訓(xùn)練樣本,一組作為檢驗(yàn)樣本。訓(xùn)練樣本的選擇通常遵循以下原則:樣本足夠多,具有代表性且樣本分布均勻。 30 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 5)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 用訓(xùn)練樣本,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。 31 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 6)驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò) 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn),即對(duì)檢驗(yàn)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),與檢驗(yàn)樣本對(duì)比,分析預(yù)測(cè)的效果,效果滿足精度要求便可以用來(lái)進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。檢驗(yàn)方法通常采用后驗(yàn)預(yù)測(cè)法。 32 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 6)驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò) 可設(shè)實(shí)測(cè)的序列采樣樣本為 1, 21 knXXX ??利用前 n個(gè)采樣值得到的預(yù)報(bào)方程為 ? ?tX~1~1 knn tt ?? 121 ~,~,~ ??? nnn XXX ?記 的預(yù)報(bào)值分別為 稱為預(yù)報(bào)方程的后驗(yàn)預(yù)測(cè)值,令 je表示后驗(yàn)預(yù)測(cè)的殘差,則 ? ?1,2,1~ kjXXe jnjnj ???? ??33 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 6)驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò) 可設(shè)實(shí)測(cè)的序列采樣樣本為 1, 21 knXXX ??利用前 n個(gè)采樣值得到的預(yù)報(bào)方程為 ? ?tX~1~1 knn tt ?? 121 ~,~,~ ??? nnn XXX ?記 的預(yù)報(bào)值分別為 稱為預(yù)報(bào)方程的后驗(yàn)預(yù)測(cè)值,令 je表示后驗(yàn)預(yù)測(cè)的殘差,則 ? ?1,2,1~ kjXXe jnjnj ???? ??34 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 1s2s設(shè)動(dòng)態(tài)樣本中的前 n個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差為 ,后驗(yàn)數(shù)據(jù)殘差的標(biāo)準(zhǔn)差為 ,即: ? ?????ntt hhns1211 ? ?????112121 ktj eeks12ssc?? ?16 7 4 seep j ???令 及 12ssc ?及 35 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 其中 p代表 see j ??的頻率,稱為或然誤差的觀測(cè)頻率, c稱為后驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差比值,后驗(yàn)預(yù)測(cè)的效果可以按表 5- 1給出的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行衡量。 表 1 后驗(yàn)預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)效果表 預(yù)測(cè)效果 或然誤差的觀測(cè)頻率 p 后驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差比值 c 好 合格 勉強(qiáng) 不合格 ≤ ≥ 36 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的步驟 ( 7)預(yù)測(cè) 利用所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,進(jìn)行各種序列的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。
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