基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
在仿真实验中,采用三层BP神经网络结构,分别将预测前四个时段的历史交通流数据、节假日类型数据和天气影响因素数据作为网络模型输入样本,预测交通流数据作为网络的输出。隐含层神经元个数设置为9个。输出层传递函数设置为traingdx传递函数,网络训练函数设置为trainsig函数。最大训练次数设置为100,学习率设置为0.001,选取13...
投资者提问:你好董秘,基于GA-BP神经网络控制弯辊力的高品质轧制...
你好董秘,基于GA-BP神经网络控制弯辊力的高品质轧制技术的研究与开发进展如何?董秘回答(华达新材SH605158):尊敬的投资者您好!详见公司已披露信息,感谢您对公司的关注!
重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果
7、案例演示:(1)CNN预训练模型实现物体识别;(2)利用卷积神经网络抽取抽象特征;(3)自定义卷积神经网络拓扑结构;(4)基于一维卷积神经网络的近红外光谱模型建立;(5)基于二维卷积神经网络的红外图像分类识别模型建立。十五、ChatGPT4助力近红外光谱迁移学习1、迁移学习算法的基本原理(为什么需要迁移学习?为什么可以迁移...
《食品科学》:.哈尔滨商业大学王立琦教授、罗淑年高级工程师等:近...
建立大豆原油含磷量的BP神经网络预测模型,通过与PLS对比分析,发现BP神经网络预测模型效果最佳,其含磷量的预测RSD为2.15%,表明基于BP神经网络的NIR分析用于大豆原油含磷量的快速检测可行,将其应用于大豆原油工业化精炼加工过程中含磷量的实时检测,不仅不存在人为误差及系统误差,有效提高检测结果的准确性。与国家标准中钼蓝...
【金融工程】基于BP神经网络模型的铁矿石价格预测研究——兴证...
1.3BP神经网络的结构与原理BP神经网络包含输入层、隐含层和输出层等三个层次。隐含层可以根据实际需要设置为单个或者多个隐含层。在节点之间的相互关系上,如图1所示,相邻层之间的节点,上一层的每一个节点都与下一层的所有节点相互连接,而同一层的节点之间则互不连接。
燃煤电厂SCR烟气脱硝催化剂寿命预测研究
经过计算比较后发现,当BP神经网络中隐含层神经元为4时预测误差最小,因此BP神经网络拓扑结构为9-4-1(输入层神经元数-隐含层神经元数-输出层神经元数)(www.e993.com)2024年8月6日。取1—46组数据作为样本数据,将47—51组数据作为测试数据,BP神经网络的预测结果与误差见表4,其平均误差为17.1534%。
四方股份获得发明专利授权:“基于BP神经网络的无功和电压控制充裕...
证券之星消息,根据企查查数据显示四方股份(601126)新获得一项发明专利授权,专利名为“基于BP神经网络的无功和电压控制充裕性评估方法”,专利申请号为CN202111645451.7,授权日为2024年7月2日。专利摘要:本申请公开了基于BP神经网络的无功和电压控制充裕性评估方法,包
一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
神经网络由三部分组成,分别是最左边的输入层,隐藏层(实际应用中远远不止一层)和最右边的输出层。层与层之间用线连接在一起,每条连接线都有一个对应的权重值w,除了输入层,一般来说每个神经元还有对应的偏置b。神经网络的结构图除了输入层的神经元,每个神经元都会有加权求和得到的输入值z和将z通过...
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...
基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合
混合神经网络中BP神经网络为如下图所示三层结构:BP1为3层,其输入量为7个第1到3输入量为H2,总烃及C2H2测定量,第4到7输入量为C2H2,H2,CH4与C2H4在总烃中所占的比例,隐含层20个,输出量为6个,分别表示一般过热(>500℃),局部放电,火花放电,电弧放电与过热兼电弧放电;BP2也为3层,其输入量为3个,隐含层12...