BP神经网络详解与实例,附上仿真实例与代码!同时具体说明每条代码的用处与参数。
并且在后面探讨了BP神经网络的研究现状与问题。
2025/5/5 7:35:34 1.51MB BP 神经网络 详解 实例
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gitchat资料。
从零开始学习BP神经网络。
本文主要叙述了经典的全连接神经网络结构以及前向传播和反向传播的过程。
通过本文的学习,读者应该可以独立推导全连接神经网络的传播过程,对算法的细节烂熟于心。
另外,由于本文里的公式大部分是我自己推导的,所以可能会有瑕疵,希望读者不吝赐教。
  虽然这篇文章实现的例子并没有什么实际应用场景,但是自己推导一下这些数学公式对理解神经网络内部的原理很有帮助,继这篇博客之后,我还计划写一个如何自己推导并实现卷积神经网络的教程,如果有人感兴趣,请继续关注我!
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用于神经网络初级学习,文档里含有文件来源及文件使用方法,此资料仅用于学习交流。
2025/4/25 14:47:20 869KB 字母识别 神经网络
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基于BP神经网络的葡萄酒质量快速预测模型
2025/4/22 9:04:42 68KB BP神经网络
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基于BP神经网络和GM(1,1)灰色模型的中国人口预测分析(有程序)
2025/4/20 16:17:31 2.09MB bp gm
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网上找到的资源,代码比较基础,内有自带数据,可运行,大家可以下下来进行学习。
2025/4/15 8:52:28 3KB BP神经网络 matlab 分类
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本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档(文档中最后附录包含matlab代码)摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一,本文在一定假设的前提下,通过建合适的评价体系和数学模型,进行计算机仿真,得到定量的数据结论,对比分析不同小区在进行小区开放后,对周边道路的通行影响。
针对问题一,通过文献查找,获取相关的道路通行评价指标,结合小区周边实际情况,运用BP神经网络,得到一套合适的评价体系(道路交通运行指数,道路交通拥堵率,平均行程速度,平均延误时间)。
针对问题二,使用元胞自动机和网格化图,建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型,并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力,分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三,将不同的小区类型进行合理抽象,得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真,将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价,并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四,根据问题三得到的结论,通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况,得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议,并以简单书信形式表述。
关键词:小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模
2025/4/3 7:47:13 835KB 数学建模 matlab 小区开放
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基于量子神经网络的道路交通事故预测,孙棣华,付青松,道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容。
针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,提出基于�
2025/3/19 18:39:44 773KB 道路交通事故
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完整的遗传算法GA优化BP神经网络的代码,带数据,简单易懂,可修改
2025/3/18 12:09:03 52KB 遗传算法 BP神经网络 预测
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利用GA-BP神经网络算法的应用实例之MATLAB程序,有很详细的中文注释,大家可以根据实际的数据修改相应的参数!
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡