BP神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系,并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重,使整个网络的误差最小。因此,为达到较好的预测精度,需要对网络预测模型自身的结构进行确定。 1)网络层数的设计。本文需要构建的预测模型,主...
首先需要先记住上面五个公式中输入变量的含义: (1)输入变量:x(t)表示t时刻网络的输入数据,S(t-1)表示t-1时刻隐藏层神经元的激活值、C是一个记忆单元 (2)网络参数:U、W都是网络LSTM模型的参数,或者称之为权值矩阵 (3)σ表示sigmoid激活函数 (4)另外s(t)是t时刻,LSTM隐藏层的激活值 从上面的公式我们可...
LM算法收敛速度快,在系统运算中,忽略二阶以上的导数项,转化为线性二乘问题,因此,具备提高BP神经网络模型的运行效率,增加容错率,有效提升岩石可钻性分析的预测精准率。 BP神经网络具有良好的自适应性,自组织性,及很强的学习、联想、容错和抗干扰能力,并且具有...
摘要:分析BP神经网络应用于水质评价中存在的问题和目前水质评价中的不足,基于地表水环境 质量分级标准和L.M算法原理,提出LM—BP神经网络水质综合评价通用模型。利用随机内插方法 在地表水环境质量分级标准阈值间生成训练样本和检验样本,采用顺序和随机两种方法选取训练 ...
BP神经网络由输入层、隐含层、输出层构成[7]。其中输入层神经元负责接收外部数据并传递给隐含层神经元。隐含层负责信息变换,是神经网络的内部信息处理层,其层次设计可以根据实际问题需要设计为单隐含层或多隐含层结构。输出层负责网络输出。在该网络模型训练过程中,若实际输出与期望相差较大,训练将进入误差反向传播阶段...
水质综合评价的LM-BP神经网络通用模型应用
在讨论NAO模型逆运动学的求解问题以及BP神经网络基本原理的基础上,将LM训练方法运用到BP神经网络中。实验结果表明该方法具有可行性和有效性。 关键词:逆运动学; NAO; RoboCup; BP神经网络; LM算法 0引言 机器人逆运动学问题就是已知位姿求解关节角变量。在RoboCup 仿真3D比赛中,逆运动学求解占有重要地位,它直接...
bm神经网络 lm-bp神经网络,在感知器神经网络模型与线性神经网络模型学习算法中,理想输出与实际输出之差被用来估计神经元连接权值误差。当解决线性不可分问题而引入多级网络后,如何估计网络隐含层神经元的误差就成了一大难题。因为在实际中,无法知道隐含层的任何神经元的
51CTO博客已为您找到关于神经网络lm算法和bp算法的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及神经网络lm算法和bp算法问答内容。更多神经网络lm算法和bp算法相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
摘要: 利用BP神经网络的改进算法(L-M),通过对大量样本进行多次的训练学习,建立于桥水库水质预测模型,用该模型对于桥水库高锰酸盐指数,五日生化需氧量,氨氮,溶解氧等污染指标进行了预测,预测结果表明,LM-BP神经网络模型用在于桥水库水质预测时是可行的,可以得到较为理想的的精度和可靠度.关键词:...