下载此文档

bp神经网络算法.doc


文档分类:IT计算机 | 页数:约6页 举报非法文档有奖
1/6
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/6 下载此文档
文档列表 文档介绍
编辑版word
页脚下载后可删除,如有侵权请告知删除!
编辑版word
BP神经网络算法
三层BP神经网络如图:
目标输出向量
传递函数
输出层,输出向量
输入层,输入向量
隐含层,隐含层输出向量
权值为
传递函数
设网络的输入模式为,隐含层有h个单元,隐含层的输出为,输出层有m个单元,他们的输出为,目标输出为设隐含层到输出层的传递函数为,输出层的传递函数为g
于是::隐含层第j个神经元的输出;其中
:输出层第k个神经元的输出
此时网络输出与目标输出的误差为,显然,它是的函数。
下面的步骤就是想方法调整权值,使减小。
由高等数学的知识知道:负梯度方向是函数值减小最快的方向
因此,可以设定一个步长,每次沿负梯度方向调整个单位,即每次权值的调整为:
编辑版word
页脚下载后可删除,如有侵权请告知删除!
编辑版word
,在神经网络中称为学****速率
可以证明:按这个方法调整,误差会逐渐减小。
BP神经网络〔反向传播〕的调整顺序为:
1〕先调整隐含层到输出层的权值
设为输出层第k个神经元的输入
-------复合函数偏导公式
假设取,那么
于是隐含层到输出层的权值调整迭代公式为:
2〕从输入层到隐含层的权值调整迭代公式为:
其中为隐含层第j个神经元的输入:
注意:隐含层第j个神经元与输出层的各个神经元都有连接,即涉及所有的权值,因此
于是:
因此从输入层到隐含层的权值调整迭代为公式为:
编辑版word
页脚下载后可删除,如有侵权请告知删除!
编辑版word
例:
下表给出了某地区公路运力的历史统计数据,请建立相应的预测模型,并对给出的2021和2021年的数据,预测相应的公路客运量和货运量。
时间
人数(单位:万人)
机动车数(单位:万辆)
公路面积(单位:万平方公里)
公路客运量(单位:万人)
公路货运量(单位:万吨)
1990



5126
1237
1991



6217
1379
1992



7730
1385
1993



9145
1399
1994



10460
1663
1995



11387
1714
1996



12353
1834
1997



15750
4322
1998



18304
8132
1999



19836
8936
2000



21024
11099
2001



19490
11203
2002



20433
10524
2003



22598
11115

bp神经网络算法 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数6
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人相惜
  • 文件大小166 KB
  • 时间2021-10-23