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基于人工神经网络的过闸流量软测量研究

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作者:田晓青 刘松良时间:2013-09-23来源:电子产品世界收藏

  信息的正向传递

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/170163.htm

  隐含层神经元的输出为:

 

  数据样本的选取及处理

  所用的人工的训练与测试集样本来源于碧口水电厂右泄工作门2001年水文历史数据。从中选取典型的60组数据,其中前40组作为训练样本,后20组作为测试样本。限于篇幅只列出部分数据,如表1所示。

  由于输入样本各参数的集中取值范围不同,参数大小不一,为了使各类参数所起的作用大致相同,必须对输入数据进行标准化,把输入数据都规一到[0,1]闭区域内[8]。因此,我们对表1的数据做如下处理:H*G=HG/10;H*UP=HUP/1000;Q*=Q/Qmax。

  运用工具箱对网络进行训练与测试

  在运用工具箱对网络进行训练之前,要注意两方面问题。一是初始权值的选择,再个就是学习速率的选取。



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