文档预览： BP 神经网络预测模型，神经网络拓扑结构为 5-9-1，训练函数为 Trainbr。检验结果表... 年数据为检验样本集，对神经网络模型进行训练。模型训练输出和目标输出的拟合情况如... 点击下载

文档预览： 为小波基函数,对小波神经网络的逼近模拟结果与BP神经网络和小波分解方法进行对比,结果显示小波神经网络对非线性函数的拟合逼近明显要优... 点击下载

文档预览： BP 神经网络作为一种广义的函数逼近器，则不存在上述缺点，它是一种非参数形式的逼近模型，只需提供输入输出数据就可以达到其在 I/O 关系上的拟合。Hecht-Nielsen 从函数... 点击下载

文档预览： 行分析与预报，研究结果表明： （1）BP神经网络具有良好的非线性拟合能力和 函数逼近能力。以时间序列或环境因素为自变量都可 以建立 BP网络对大坝变形进行预测。基于... 点击下载

文档预览： 网络结构为 5 - 12 - 3。该模型能较为精确的拟合输入的样本数据，其最大相对误差不... 对任意闭合区间连续函数都可以用含有一个隐含层的 BP 神经网络来逼近，因而本文选... 点击下载

文档预览： BP 神经网络进行非线性拟合优化，利用BP 误差反向传播的学习方法对神经网络进行训... 隐藏层的节点数量根据经验确定[6] 。输出层的传递函数为线性函数。输入层、隐藏层传... 点击下载

文档预览： 出神经元的激活函数为线性函数，隐层激活函数选 取tanh函数： f(u)=1- 2 1+e2u 1... ZM51、基线 G02 MZW 的BP神经网络模型的 1个小 时的拟合值（240个历元），... 点击下载

文档预览： Elm an 神经网络也采用BP 算法进行权值修正， 学习指标函数采用误差平方和函数：E... 从神经网络的基本原理来说， 它是一个函数拟合的过程， 考虑的因素越多拟合的效果就... 点击下载

文档预览： 从 高维空间的角度来考虑，BP 网络中的神 经元代 表一 个超平面， RBF 神经元 代... （ 即一个高斯曲面）， 然后对每个样本点的函数值减去拟合出的高斯曲面在该点处的函... 点击下载

文档预览： 现实世界中的许多问题，如模式识别、图象处理、系统辨识、函数拟合、优化计算、最优预测和自适应控制等，都可以转换成这种神经元网络来处理，因而BP网络的应用范围较为... 点击下载