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主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测 PCA-BP回归预测模型 多元回归预测 - Matlab主成分分析PCA降维,B
主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型
2024-02-02 19:52:52
29KB
神经网络
matlab
1
基于BP神经网络的挖掘机液压系统故障诊断
BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。
2024-01-16 21:14:18
642KB
BP神经网络
液压系统
故障诊断
1
基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码
基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码
2024-01-16 20:50:27
1.24MB
神经网络
matlab
1
C++实现神经BP神经网络
主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2024-01-11 14:59:28
80KB
神经网络
1
不使用任何框架的bp神经网络代码
资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch,tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现: 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码,可以提升学习率,加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示,使用matplot实现 二、作用: 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络,了解神经网络工作的几大部分 前向计算,激活函数,损失函数,求导 2.复现论文的adam优化器实现,实现一阶矩估计,二阶矩估计 三、能学到什么: 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知: 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架,求导也是代码实现,主要是公式求导,后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络,不适用于特征提取,后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数,需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
2024-01-11 14:57:10
13KB
神经网络
前馈神经网络
BP神经网络
1
基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价
以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
2024-01-08 19:32:30
621KB
BP神经网络
遗传算法
底板突水
1
MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip
MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip
2024-01-08 19:06:02
424KB
神经网络
matlab
1
莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,LevySSA-BP回归预测,多变量输入单输出模型 评价指标包括:R
莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,LevySSA-BP回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-05 09:10:10
16KB
神经网络
1
【语音识别】基于BP神经网络的语音情感识别matlab源码.md
【语音识别】基于BP神经网络的语音情感识别matlab源码.md
2023-12-10 08:16:34
6KB
源码
1
MATLAB在煤矿巷道支护参数的网络设计及仿真分析
煤矿巷道支护的形式是多种多样的,而在对支护体系的相关参数进行设计时,必须充分考虑各方面的影响因素,如巷道围岩性质、支护形式、应力变化等,这些数据的分析和处理十分复杂,可以通过构建神经网络模型的方式来实现。结合某煤矿的实际情况,对基于MATLAB的BP神经网络模型在巷道支护参数设计中的应用进行了分析,希望能够为煤矿巷道支护体系的设计提供一些参考依据。
2023-12-01 18:45:02
206KB
MATLAB
BP神经网络
支护参数
1
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