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    基于人工神經網絡的過閘流量軟測量研究

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    作者:田曉青 劉松良 時間:2013-09-23 來源:電子產品世界 收藏

      信息的正向傳遞

    本文引用地址:http://www.czjhyjcfj.com/article/170163.htm

      隱含層神經元的輸出為:

     

      數據樣本的選取及處理

      所用的人工的訓練與測試集樣本來源于碧口水電廠右泄工作門2001年水文歷史數據。從中選取典型的60組數據,其中前40組作為訓練樣本,后20組作為測試樣本。限于篇幅只列出部分數據,如表1所示。

      由于輸入樣本各參數的集中取值范圍不同,參數大小不一,為了使各類參數所起的作用大致相同,必須對輸入數據進行標準化,把輸入數據都規一到[0,1]閉區域內[8]。因此,我們對表1的數據做如下處理:H*G=HG/10;H*UP=HUP/1000;Q*=Q/Qmax。

      運用工具箱對網絡進行訓練與測試

      在運用工具箱對網絡進行訓練之前,要注意兩方面問題。一是初始權值的選擇,再個就是學習速率的選取。



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