bp神经网络毕业设计，bp神经网络好写毕业论文吗

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基于MATLAB的BP神经网络设计预测滑坡灾害问题

解决好如下几个问题：①输入层：输入特征量个数，特征量。比如输入层为[x1 x2 x3]T。应有到山体滑坡就是刻画表征山体滑坡的特征量，这些量要归一化处理。②隐含层：设置多少层隐含层，百度下有相关计算公式来确定。

样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。

基于BP神经网络的可用性，现以海州露天矿南帮8个计算滑面位置的相应参数作为学习样本，来预测其余4个滑面的危险位置。勘察结果表明，在这同一地点其岩土介质性质和各种参数相近，地应力场相似，故所预测出的数值更具有可信度。

BP神经网络预测的步骤：输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。

使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。上传的m文件里是一个电力系统负荷预测的实例，用的是最简单的BP算法，你可以参考。

除了楼上的方法，还可以修改下神经网络的初始权值，这方面的方法很多，可以改变下初始参数的取值范围，或者用遗传算法搜索下。

在该地区投入了高精度重磁、土壤微磁、频谱激电等多种方法，一些参数未入选为判别的特征参数，是因为某些参数是相关的。在使用神经网络方法判别之前，还采用K-L变换（Karhaem-Loeve）来分析和提取特征。

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。

BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。

气门间隙异常时，振动信号的能量大于目前冲击力作用时，振动信号的主要组件目前离冲击力稳定的振动信号和噪声，信号能量相对较小。因此，可以利用每个频带的能量变化来提取故障特征，通过小波包分解系数{4]得到频带的能量。

小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。

小波神经网络相比于前向的神经网络，它有明显的优点：首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的，可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性；其次小波神经网络有更强的学习能力，精度更高。

1、BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。

2、各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来 [1] ，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典，是神经网络中应用最广泛的一种。

3、BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典，是神经网络中应用最广泛的一种。

4、BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。BP的思想就是：利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。

1、因基坑降水引起的地面沉降量和距离基坑的距离关系密切，因此建模选用“基坑降水引起沉降工程数据（第二类）”（见表1）中的相关数据作为样本进行学习训练和检验。

2、使用MATLAB0编程建立基于BP神经网络的基坑降水环境影响评价模型，考虑到样本量较小，预测结果不稳定，取预测20次评价结果的平均值作为最终评价结果。

3、根据地层参数和降水方案提取地面沉降预测计算参数如表3所示。

1、该网络优点如下：信息分布存储：人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，即信息存储在神经元之间的连接强度的分布上，bp神经网络模拟人脑的这一特点使信息以连接权值的形式分布于整个网络。

2、BP网络可以任意逼近任何连续函数，但是它主要存在如下缺点：①从数学上看，它可归结为一非线性的梯度优化问题，因此不可避免地存在局部极小问题；②学习算法的收敛速度慢，通常需要上千次或更多。

3、这是神经网络发展史上的里程碑，BP算法迅速走红，掀起了神经网络的第二次高潮。[1，2]因此，BP算法的历史意义：明确地否定了明斯基等人的错误观点，对神经网络第二次高潮具有决定性意义。

4、由于预测的随机性和不确定性，传统的回归分析、数理统计等方法往往难以达到理想的预测效果。

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