论文研究-基于双曲正切函数HFRS发病率的BP神经网络预测模型.pdf下载

weixin_39821051 2020-01-20 11:00:13

论文研究-基于双曲正切函数HFRS发病率的BP神经网络预测模型.pdf,

应用功能函数为双曲正切函数、隐层节点为 6的三层 BP神经网络原理 ,提出了 3种 HFRS发病率的非线性时间序列预测模型 ,并进行了比较 ,选择 ANN预测模型 3为最佳模型 ,该模型简单易行 ,预测精度高 .人工神经网络可以用于对疾病发病率或死亡率的预测 .

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Tanh 是双曲正切函数，是三角学中普遍使用的 Tan 圆函数的双曲类比. Tanh[α] 定义为对应的双曲正弦和双曲余弦函数的比值，即 via . Tanh 也可以定义为，其中是自然对数 Log 的底数. 当变量是有理数的（自然）对数时，Tanh 会自动计算出精确值. 当给出精确数值表达式作为变量时，Tanh 可以算出任意精度的数值结果. TrigFactorList

【功能简介】求变量的双曲正切和反双曲正切。【语法格式】 1．Y=tanh (X) 计算X中元素的双曲正切值，X中的元素及Y值均可为复数。元素x的双曲正切等于sinh(x)/cosh(x)。 2．Y=atanh (X) 计算X中元素的反双曲正切，对元素x，tanh-1(x)=1/2*log [(1+x)/(1-x)]。【实例5.6】求元素的双曲正切和反双曲正切

双曲正切函数是双曲函数的一种。双曲正切函数在数学语言上一般写作tanh⁡\tanhtanh。它解决了Sigmoid函数的不以0为中心输出问题，然而，梯度消失的问题和幂运算的问题仍然存在。 tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}tanh(x)=ex+e−xex−e−x tanh⁡\tanhtanh函数的图像： ...

# -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2018年1月27日 @author: Jason.F @summary: 前馈神经网络激励函数-双曲正切(hyperbolic tangent,tanh)函数，经过缩放的逻辑斯蒂函数，输出值的范围更广，在开区间(-1,1)，有利于加速反向传播算法的收敛 ''' import numpy as np import tim

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