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BP神经网络输入端的确定
qq_27678617
2016-11-18 02:36:19
做BP神经网络 已经知道输出端的变量是什么 怎么确定输入端是什么..怎么判断输入端会影响输出端
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BP神经网络输入端的确定
做BP神经网络 已经知道输出端的变量是什么 怎么确定输入端是什么..怎么判断输入端会影响输出端
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LongRui888
2016-12-06
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神经网络 好高大上啊
sunny7862632
2016-11-23
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根据你的输出种类自己编一个码作为输出就好,具体的操作你需要找几篇论文看看,这个是神经网络的基本技能
因子分析法与
BP神经网络
耦合模型对回采工作面瓦斯涌出量预测
首先运用因子分析法对矿井瓦斯涌出量的影响因素降维处理,并筛选出3个主因子作为
BP神经网络
的
输入
端神经元,然后构建出基于
BP神经网络
的工作面瓦斯涌出量预测模型,并进行网络训练,最后对预测模型的可靠性进行检验。...
神经网络BP算法代码...
神经网络bp算法,
输入
端可调,输出端固定为一个。
[多特征预测]基于
BP神经网络
多特征电力负荷预测
本课程采用手把手教学的方式,从
BP神经网络
的算法原理到利用深度学习框架搭建
BP神经网络
进行多特征用电负荷预测,整个过程会有细致的讲解,让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。...
基于
BP神经网络
的未采区瓦斯含量预测
运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为
BP神经网络
模型的
输入
端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络...
基于灰色理论-
BP神经网络
的煤层瓦斯含量预测研究
利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为
BP神经网络
模型的
输入
端建立了煤层瓦斯含量预测模型。对该预测模型...
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