本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2021-09-21 09:02:57
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问题一需求解待观测天体 位于基准球面正上方时的理想抛物面，考虑结合反射面
板的调节因素，在焦点已知情况下，建立针对理想抛物面顶点坐标的参数标定模型，以
实现在促动器伸缩量的给定范围内，不可调节节点个数的最小化。通
问题二需求当被测天体位于α=36.795o,β=78.169o时的理想抛物面。首先根据几何
关系得到该方向理想抛物面对称轴的方向向量，然后根据对称性，考虑对称性方向变化
不改变理想抛物面的形状.....
2021-09-16 18:04:10
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