价值工程
價值工程
개치공정
VALUE ENGINEERING
2010年
14期
153-154
,共2页
系统动力学%人工神经网络%BP神经网络%B样条
繫統動力學%人工神經網絡%BP神經網絡%B樣條
계통동역학%인공신경망락%BP신경망락%B양조
在系统动力学建模的过程中,系统变量之间的关系难以确定,传统的建模方法存在着很大的主观性,利用BP神经网络的方法则可以避免这个问题.而在建立BP神经网络过程中需要大量的学习样本,然而通常采集到的数据往往是不足的.用3次B样条函数对历史数据进行插值的方法构建系统中状态变量的学习样本,解决BP神经网络模型中学习样本不足的缺点,能更好的反应变量之间的非线性映射关系.
在繫統動力學建模的過程中,繫統變量之間的關繫難以確定,傳統的建模方法存在著很大的主觀性,利用BP神經網絡的方法則可以避免這箇問題.而在建立BP神經網絡過程中需要大量的學習樣本,然而通常採集到的數據往往是不足的.用3次B樣條函數對歷史數據進行插值的方法構建繫統中狀態變量的學習樣本,解決BP神經網絡模型中學習樣本不足的缺點,能更好的反應變量之間的非線性映射關繫.
재계통동역학건모적과정중,계통변량지간적관계난이학정,전통적건모방법존재착흔대적주관성,이용BP신경망락적방법칙가이피면저개문제.이재건립BP신경망락과정중수요대량적학습양본,연이통상채집도적수거왕왕시불족적.용3차B양조함수대역사수거진행삽치적방법구건계통중상태변량적학습양본,해결BP신경망락모형중학습양본불족적결점,능경호적반응변량지간적비선성영사관계.
