《制造技术与机床》2024年10期目录 | 全文在线
基于改进GWO-BP神经网络的电磁线圈温升预测刘文超①②刘远航①②游达章①②潘传林③①湖北工业大学机械工程学院②现代制造质量工程湖北省重点实验室③湖北北辰传动系统技术有限公司2024(10):73-79.基于磁热双向耦合的PMSM转子动态偏心研究宁建荣吴春建朱良多沈阳化工大学机械与动力工程学院2024(10...
基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
为了更好地验证网络模型的有效性及准确性,将优化后的GA-BP神经网络交通流量预测模型,分别与传统的BP神经网络预测模型以及应用较为广泛的小波神经网络(WaveletNeuralNetwork,WNN)预测模型进行对比测试,测试结果如图7、图8、图9所示。各参数预测结果的误差评价指标值,如表4示。图7BP神经网络预测值对比图(测试数据...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
计算了24个股价相关的技术指标,例如心理线(PSY=近n日内上涨总天数/n**100)、布林线(一共含有三条线:中轨线=n日的移动平均;下轨线=中轨线-mn日收盘价的标准差;上轨线=中轨线+mn*日收盘价的标准差),与开盘价、成交量等一共30个指标作为BP神经网络模型的输入变量,并用主成分分析的方法选取...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
神经网络方面,非常重要的CNN(ConvolutionalNeuralNetwork,卷积神经网络)和RNN(RecursiveNeuralNetworks,递归神经网络),也在那一时期崛起了。1988年,贝尔实验室的YannLeCun(他是法国人,网上翻译的中文名有很多:杨立昆、杨乐春、燕乐存、扬??勒丘恩)等人,提出了卷积神经网络。大家应该比较熟悉,这是一种专...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
在数学建模竞赛中有四大模型,分别是预测类模型、优化类模型、评价类模型以及分类模型,但常用的其实是三大模型,所以数乐君接下来会着重介绍这三大模型。预测类模型常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
1、BP神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?)2、(实操演练)BP神经网络的Python代码实现(划分训练集和测试集、数据归一化)3、(实操演练)BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)...
人工神经网络特点有哪些 人工神经网络应用领域介绍
在这样的情况下,用传统BP神经网络来模拟系统的输入输出关系比较困难。另外,传统BP神经网络模型是一个“黑箱”模型,内部参数没有物理意义,也很难找出参数与模型输出向量之间的关系。因此,用神经网络理论来模拟河网水流泥沙运动时,不能简单地利用BP算法,还应考虑河网内各个部分以及整个河网的水量沙量守恒。在概化的河网...
基于BP神经网络的PID控制器及仿真
1、BP神经网络PID控制器结构如下图所示:图2神经网络控制器结构图由图可知:控制器由两部分组成,分别为常规PID控制和神经网络,其中,常规PID直接对被控对象进行闭环控制,并且其控制参数Kp、Ki、Kd为在线调整方式;神经网络,根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以期达到某种性能指标的最优化,使输出层神经元的...
从零开始:教你如何训练神经网络
定义一个神经网络的函数。w的上标代表神经元的索引,下标代表输入的索引。最后,我们得到了某种函数,它以几个数作为输入,输出另一个介于0到1之间的数。实际上,这个函数怎样表达并不重要,重要的是我们通过一些权重将一个非线性函数参数化了,我们可以通过改变这些权重来改变这个非线性函数。
AI大模型有望再扩1000倍!剑桥耶鲁康奈尔:PNN是变革关键
01物理神经网络(PNN)被认为是实现AI模型再扩展1000倍的关键,有望解决当前AI系统的能耗、吞吐率和延迟问题。02PNN训练方法包括计算模拟、物理感知反向传播训练、反馈对齐、零阶梯度和无梯度训练等,各种方法各有优缺点。03除此之外,量子计算、概率计算、光子计算、光物质计算和混合计算等都是PNN技术的发展方向。