辽宁工学院学报（自然科学版）
遼寧工學院學報（自然科學版）
료녕공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF LIAONING INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2000年
2期
1-3
,共3页
张甲%兴长策%岳旭东%邹开云%唱鹤鸣
張甲%興長策%嶽旭東%鄒開雲%唱鶴鳴
장갑%흥장책%악욱동%추개운%창학명
BP网络算法%程序设计%脱氮预报
BP網絡算法%程序設計%脫氮預報
BP망락산법%정서설계%탈담예보
讨论了人工神经网络方法在含氮量预报上的应用策略,并建立了一个6-7-1结构的三层BP网络模型,进而分析了BP网络模型在实际应用中存在的问题,对BP网络算法进行了改进,在基于改进的神经网络算法基础上,使用C语言实现了程序设计,采用收集的67组实验数据进行了离线学习,完成了对网络的训练,并用训练好的网络模型对12组样本进行测试,预测值误差在±10×10-6范围内时命中率为74%.
討論瞭人工神經網絡方法在含氮量預報上的應用策略,併建立瞭一箇6-7-1結構的三層BP網絡模型,進而分析瞭BP網絡模型在實際應用中存在的問題,對BP網絡算法進行瞭改進,在基于改進的神經網絡算法基礎上,使用C語言實現瞭程序設計,採用收集的67組實驗數據進行瞭離線學習,完成瞭對網絡的訓練,併用訓練好的網絡模型對12組樣本進行測試,預測值誤差在±10×10-6範圍內時命中率為74%.
토론료인공신경망락방법재함담량예보상적응용책략,병건립료일개6-7-1결구적삼층BP망락모형,진이분석료BP망락모형재실제응용중존재적문제,대BP망락산법진행료개진,재기우개진적신경망락산법기출상,사용C어언실현료정서설계,채용수집적67조실험수거진행료리선학습,완성료대망락적훈련,병용훈련호적망락모형대12조양본진행측시,예측치오차재±10×10-6범위내시명중솔위74%.
