數(shù)學(xué)建模中的模型求解-文庫吧資料
2025-01-20 19:36本頁面
【正文】 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。 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(jìn)行信息并行處理以及自學(xué)習(xí)能力。 MATLAB程序 圖形 數(shù)學(xué)建模中的模型求解 數(shù)學(xué)建模中的模型求解 灰色模型的應(yīng)用實(shí)例 CUMCM2022A長江水質(zhì)的預(yù)測：對附件 4的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理預(yù)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(xué)建模中的模型求解 數(shù)學(xué)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。 (4)將參數(shù)帶入預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測。 (2)構(gòu)造累加矩陣 B與常數(shù)向量 Y。 (1)()xt (0)x數(shù)學(xué)建模中的模型求解 （ 3）對累加生成數(shù)據(jù)做均值生成 B與常數(shù)項向量 Y ( 1 ) ( 1 )( 1 ) ( 1 )( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( 1 ) ( 1 ) ( ( 1 ) ( 2) ) ( ( 2) ( 3 ) ), ( ( 2) , ( 3 ) , , ( ) , ) ( ( 1 ) ( ) )TxxxxB Y x x x nx n x n?? ????????????a?（ 4）用最小二乘法求解灰參數(shù) 1()TTaa B B B Yu? ?????????數(shù)學(xué)建模中的模型求解 (5)將灰參數(shù) 代入 進(jìn)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(dá)式。 最常用 GM模型 單序列一階線性 微分方程模型 數(shù)學(xué)建模中的模型求解 基本步驟 （ 1）原始數(shù)據(jù)累加以便弱化隨機(jī)序列的波動性和隨機(jī)性，得到新數(shù)據(jù)序列： ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )( ( 1 ) , ( 2 ) , , ( ) )x x x x n?其中： 中各數(shù)據(jù)表示對應(yīng)前幾項數(shù)據(jù)的累加。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模中的模型求解 灰色模型的數(shù)學(xué)理論 灰色系統(tǒng)認(rèn)為：系統(tǒng)的行
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1