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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測-閱讀頁

2025-06-10 05:59本頁面
  

【正文】 K= L ( M+N) +1 = 7 ? 中間層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為 50 ? Spread取 15 ? 5個(gè)樣本用作訓(xùn)練 ? 2個(gè)樣本用作測試 財(cái)務(wù)失敗預(yù)測 LVQ的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 例八:基于 LVQ網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)失敗預(yù)測 ? 輸入: 5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo) ? 輸出:分為兩類(破產(chǎn)公司 /正常公司) ? 預(yù)設(shè)概率: ? 競爭層神經(jīng)元: 8個(gè)(多個(gè)核心) ? 前 10個(gè)樣本做訓(xùn)練 ? 后 4個(gè)樣本做測試 農(nóng)作物蟲情預(yù)測 例九:基于 BP網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物蟲情預(yù)測 ? 輸入維數(shù): n1=4(取值范圍 01) ? 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù) n2=9tansig ? 輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù): 4logsig ? 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): 50 ? 預(yù)測精度較差 小結(jié) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于受多個(gè)影響因素共同影響的指標(biāo)的預(yù)測 ? 針對(duì)不同的問題選擇不同的網(wǎng)絡(luò)類型 ? 但影響因素的選擇仍是關(guān)鍵
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