bp神经网络的模型的预测功能 建立BP神经网络地面沉降预测模型

建立BP神经网络地面沉降预测模型 基坑降水引起地面沉降的BP神经网络预测模型建模过程如下：（1）样本选择因基坑降水引起的地面沉降量和距离基坑的距离关系密切，因此建模选用“基坑降水引起沉降工程数据（第二类）”（见表4.1）中的相关数据作为样本进行学习训练和检验。（2）BP神经网络结构设计对于BP网络，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近，因而一个三层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射。根据网络结构简单化的原则，确定采用三层BP网络结构，即输入层为沉降点距基坑的距离L（m）、等效压缩模量E（MPa）、水位降深H（m）和支护刚度n四个参数，输出层为地面累积沉降量（mm），隐层层数为1层。隐层的神经元数目选择是一个十分复杂的问题，往往需要根据设计者的经验和多次实验来确定，因而不存在一个理想的解析式来表示。隐单元的数目与问题的要求，与输入、输出单元的数目有直接的关系。隐单元数目太多会导致学习时间过长，误差不一定最佳，也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本，因此一定存在一个最佳的隐单元数。研究通过一次编程比较了隐层神经元个数分别为5、10、15、20、25、30、40时训练速度及检验精度。图4.2 BP神经网络程序框图（3）网络训练。求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序 BP神经网络预测的步骤：1、输入和输出数据。2、创建网络。fitnet（）3、划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio；net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio4、训练网络。train（）5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）6、预测往后数据。net（）7、画出预测图。plot（）执行下列命令BP_prediction得到结果：[2016，14749.003045557066798210144042969][2017，15092.847215188667178153991699219][2018，15382.150005970150232315063476562][2019，15398.85769711434841156005859375][2020，15491.935150090605020523071289062]伤寒、副伤寒流行预测模型（BP神经网络）的建立 由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题，预测效果均不十分理想，距离实际应用仍有较大差距。NNT是Matlab 中较为重要的一个工具箱，在实际应用中，BP 网络用的最广泛。神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，其操作简便，节省时间，网络初学者即使不了解其算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。因此，易于被基层单位预防工作者掌握和应用。以下几个问题是建立理想的因素与疾病之间的神经网络模型的关键：（1）资料选取应尽可能地选取所研究地区系统连续的因素与疾病资料，最好包括有疾病高发年和疾病低发年的数据。在收集影响因素时，要抓住主要影响伤寒、副伤寒的发病因素。（2）疾病发病率分级神经网络预测法是按发病率高低来进行预测，在定义发病率等级时，要结合专业知识及当地情况而定，并根据网络学习训练效果而适时调整，以使网络学习训练达到最佳效果。（3）资料处理问题在实践中发现，资料的特征往往很大程度地影响网络学习和训练的稳定性，因此，数据的应用、纳入、排出问题有待于进一步研究。6.3.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络（ANN）是近年来。如何建立bp神经网络预测 模型 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：yww120504303BP神经网络模型基本原理(1)神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络，能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应.人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练，使其具有人的大脑的记忆，辨识能力，完成名种信息处理功能.它不需要任何先验公式，就能从已有数据中自动地归纳规则，获得这些数据的内在规律，具有良好的自学习，自适应，联想记忆，并行处理和非线性形转换的能力，特别适合于因果关系复杂的非确定性推理，判断，识别和分类等问题.对于任意一组随机的，正态的数据，都可以利用e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333433623764人工神经网络算法进行统计分析，做出拟合和预测.基于误差反向传播(Backpropagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layerfeedforwardnetwork，简记为BP网络)，是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.(2)BP模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成.正向传播时，模式作用于输入层，经隐层处理后，传入误差的逆向传播阶段，将输出误差按某种子形式，通过隐层向输入层逐层返回，并“分摊”给各层的所有单元，从而获得各。如何提高BP神经网络模型的预测精度 直接调用归一化函数就可以啦，不会的话看一下这个帖子吧：遗传算法优化BP神经网络的案例（matlab代码分享）http：//www.ilovematlab.cn/forum. 。 &fromuid=679292

#预测模型#bp神经网络#网络模型#人工神经网络#matlab