基于数据驱动的bp-ann回归模型 数据驱动的bp-ann回归模型是借助数据实现预测分析的有力工具。 该模型利用神经网络来构建输入与输出间的非线性关系以做回归。数据收集是模型构建的基础,需涵盖多方面相关信息。数据预处理环节要处理缺失值、异常值等问题提升质量。输入层神经元数量依据输入变量个数来合理确定。隐藏层的设置对模型性能
如何利用Matlab内置工具箱建立BP-ANN神经网络模式识别模型进行分类识别以鸢尾花数据集为例, 视频播放量 508、弹幕量 1、点赞数 8、投硬币枚数 9、收藏人数 13、转发人数 1, 视频作者 茶树在山上, 作者简介 分享科研软件等知识,私信请提及软件安装包名称!不定期更新软件安
本文采用了BP-ANN(反向传播神经网络)和改进的支持向量回归(SVR)算法,建立了一种用于进水BOD软测量的模型。通过收集样本数据,使用MATLAB软件对所建立的模型进行训练和验证,并对模型的性能进行了评估。结果表明,该模型在进水BOD软测量中具有较好的准确性和预测能力。 第一章 前言 1.1 研究背景 水质是人们日常生活中至关...
在仅使用财务变量和既使用财务基于主成分分析的MLR模型和BP-ANN模型的比较研究杨 华渊淄博职业学院 山东淄博 255314冤【摘要】 本文分仅使用 财务变量和既使用财务变量又使用非财务变量两种情况,使用基于主成分分析的多 元线性回归(MLR)模型和误差反向传播人工神经网络 (BP-ANN)模型进行财务危机预警。 结果显示, 两种...
通过FCC粗汽油干点的实际计算,证明了应用BP—ANN模型可以获 得不同工况下符合实际情况的优化操作条件,从而进一步拓宽了BP网络的应用范围,为建立过 程优化模型开辟了一条新的途径。 关键词BP—ANN,梯度搜索法,FCC,干点 1引言 在化工生产中,有很多复杂过程是很难用机理模型来描述的。近年来,人工神经网络技 术已...
基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型
结果显示,两种情况下的四个模型都可以进行财务危机预警,但预测效果存在差异:既使用财务变量又使用非财务变量的MLR模型和仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果相同,但考虑总体预测准确率后,仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果更好。【关键词】财务危机预警主成分分析MLR模型BP-ANN模型一、研究样本设计财务危机公司...
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。 BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲...
(通信作者),讲师,博士,主要研究方向为软件工程与软件方法学、智能交通、大数据应用等(zhw@dlmu.edu.cn).基于时间序列与 BPANN的短时交通流速度预测模型研究 田瑞杰,张维石,翟华伟 (大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026)摘要:针对现有的交通流速度预测模型使用唯一数据集且模型单一的问题,提出一种时.....
本文分仅使用财务变量和既使用财务变量又使用非财务变量两种情况,使用基于主成分分析的多元线性回归(MLR)模型和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型进行财务危机预警。结果显示,两种情况下的四个模型都可以进行财务危机预警,但预测效果存在差异:既使用财务变量又