基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)閘流量軟測(cè)量研究
——
作者：田曉青 劉松良
時(shí)間：2013-09-23
來(lái)源：電子產(chǎn)品世界
收藏
加入技術(shù)交流群
掃碼加入
和技術(shù)大咖面對(duì)面交流
海量資料庫(kù)查詢
信息的正向傳遞
本文引用地址：http://www.bjwjmy.cn/article/170163.htm隱含層神經(jīng)元的輸出為：
數(shù)據(jù)樣本的選取及處理
所用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試集樣本來(lái)源于碧口水電廠右泄工作門(mén)2001年水文歷史數(shù)據(jù)。從中選取典型的60組數(shù)據(jù)，其中前40組作為訓(xùn)練樣本，后20組作為測(cè)試樣本。限于篇幅只列出部分?jǐn)?shù)據(jù)，如表1所示。
由于輸入樣本各參數(shù)的集中取值范圍不同，參數(shù)大小不一，為了使各類參數(shù)所起的作用大致相同，必須對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，把輸入數(shù)據(jù)都規(guī)一到[0,1]閉區(qū)域內(nèi)[8]。因此，我們對(duì)表1的數(shù)據(jù)做如下處理：H*G=HG/10;H*UP=HUP/1000;Q*=Q/Qmax。
運(yùn)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試
在運(yùn)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之前，要注意兩方面問(wèn)題。一是初始權(quán)值的選擇，再個(gè)就是學(xué)習(xí)速率的選取。
評(píng)論