002_基于BP神经网络的数据分类预测 Matlab代码实现过程

007_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据回归预测 Matlab代码实现过程

在单层bp网络的基础上进行简单修改，其中为加入动量和偏置单元。

目前对矿石加工的质量要求越来越高，因此需要在加工过程中对其进行质量测试，保证加工质量的准确度[1]。本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。 针对问题一，首先根据实际情况使用删除法或线性插值法对数据进行预处理。经过皮尔逊相关系数分析，计算指标A、B、C、D之间的相关性，根据计算结果所得的相关系数表可知，各指标之间不具有显著相关性。根据附件1中所给的数据以及对数据的处理结果，以系统调温区间的平均温度作为基数据，将产品质量和原矿参数按照基数据划分，得出产品质量、温度、原矿参数之间的一一对应关系。选择BP神经网络模型，以系统温度、原矿参数作为输入数据，产品质量作为输出数据，训练神经网络，得到系统温度、原矿参数和产品质量之间的关系。根据题目所给2022-01-23两组系统温度，选择当天原矿参数输入神经网络，输出产品质量结果。 针对问题二，同样采用BP神经网络模型。以原矿参数和产品质量为输入数据，系统温度为输出数据，训练神经网络，得到系统温度与原矿参数、产品质量的关系，根据问题2所

【风电功率预测】 BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 399期】.zip

本文来自于csdn，本文是主要介绍了神经网络应用在分类问题中效果，以及神经网络结构及算法，希望对您的学习有所帮助。1.1基本结构 说明： 通常一个神经网络由一个inputlayer，多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。 图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器） 设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间

手写数字识别BP、CNN神经网络，可运行，含有图片、数据、MATLAB源代码。

matlab神经网络代码，可直接使用。

1.激活函数 2.神经网络结构 3.损失函数 1. 绝对值损失函数($L_{1}$损失函数)： 2. 平方损失函数($L_{2}$损失函数)： 1. 交叉熵损失

为了解决传统BP （Back Propagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.