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针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。

2024-09-06 15:33:44 641KB 导水裂缝带 多重相关性 偏最小二乘回归 BP神经网络

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BP神经网络模型Python代码

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基于MATLAB实现BP神经网络模型在地下水水质评价中的应用.pdf

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Tensorflow实现的简单BP神经网络模型，记录实现训练与测试损失.以及测试精度等信息。

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论文研究-BP神经网络模型的改进.pdf, 本文在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，提出了对该模型的若干改进技术处理方法，并通过仿真试验．实践表明，这些改进和技术处理方法是有效的．

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2022-04-21 21:05:32 3.15MB 神经网络 p2p 深度学习 机器学习

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