基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究
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本文引用地址：http://m.ptau.cn/article/170163.htm隱含層神經(jīng)元的輸出為：
數(shù)據(jù)樣本的選取及處理
所用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練與測試集樣本來源于碧口水電廠右泄工作門2001年水文歷史數(shù)據(jù)。從中選取典型的60組數(shù)據(jù)，其中前40組作為訓練樣本，后20組作為測試樣本。限于篇幅只列出部分數(shù)據(jù)，如表1所示。
由于輸入樣本各參數(shù)的集中取值范圍不同，參數(shù)大小不一，為了使各類參數(shù)所起的作用大致相同，必須對輸入數(shù)據(jù)進行標準化，把輸入數(shù)據(jù)都規(guī)一到[0,1]閉區(qū)域內(nèi)[8]。因此，我們對表1的數(shù)據(jù)做如下處理：H*G=HG/10;H*UP=HUP/1000;Q*=Q/Qmax。
運用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對網(wǎng)絡(luò)進行訓練與測試
在運用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對網(wǎng)絡(luò)進行訓練之前，要注意兩方面問題。一是初始權(quán)值的選擇，再個就是學習速率的選取。
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