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基于BPNN方法的区域经济与环境协同竞争力测度评价与预测-以江苏省为例 评分:

基于BPNN方法的区域经济与环境协同竞争力测度评价与预测-以江苏省为例,钱峰,易志高,生态环境的恶化,在很大程度上已经严重制约着社会经济的发展,如何实现生态和经济的双赢已成为人们关注的热点问题。随着生态经济

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2020-01-15 上传 大小:438KB
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基于BPNN的 手写数字识别系统

导师留的作业 本来希望作成C#版本的 苦于技术不精 没有完成 希望有大虾可以帮小弟完成 这是VB版本的 效果没有理想的那么好 不过用于理解BPNN的算法还是有帮助的

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BPNN Neural Network

BPNN Neural Network algorithm

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BPNN JAVA实现

BPNN JAVA ,直接调用algorithm中的getBPNN接口即可。需要导入encog包。

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基于BPNN方法的区域经济与环境协同竞争力测度评价与预测-以江苏省为例

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改进BPNN算法程序

改进BPNN算法程序,就是比以前的多了个缓冲作用。

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bpnn神经网络代码

bpnn神经网络代码,是深度学习中一种比较常用的反馈神经网络模型

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粒子群优化BPNN的python实现代码.rar

粒子群优化算法对BPNN进行超参数优化的python代码实现,亲测可用

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js实现BPNN神经网络

参照http://fantasticinblur.iteye.com/blog/1465497,使用js实现BPNN神经网络。

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BPNN神经网络多分类

ANN处理多分类神经网络, 多层多分类处理10分类问题。

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粒子群优化BPNN车位预测

利用粒子群优化BPNN对车位进行预测,预测精度明显提高

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遗传算法优化BPNN车位预测

利用遗传算法优化BPNN对有效停车泊位进行预测,仿真表明预测精度提高

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MATLAB BPNN EXAMPLE BP神经网络实例

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基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法

基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法,结合BP神经网络的良好非线性逼近功能,复原高斯模糊图像,较传统复原方法更优

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以网约车订单等真实数据为数据源,结合TensorFlow深度学习框架,利用循环神经网络(recurrent neural networks)方法,预测网约车在未来某时间某地点的订单需求量。提出改进LSTM RNN(长短时记忆循环神经网络)模型,经过对其优化和训练,能够有效预测网约车未来某时间某地点的供需量。对数据源进行可视化分析,排除不相关数据源干扰,以此为基础设计仿真实验。仿真实验表明,该模型的正确率比反向传播神经网络(BPNN)、回归决策树(DTR)、非线性回归支持向量机(SVR)以及随机漫步(RW)等模型高,同时,对长短间隔不同的历史数据有较好的记忆能力,在测试数据上有较强的泛化能力。

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基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

基对当前传统个人信用评价体系中的种种问题,提出了一种基于遗传神经网.络(GA-NN)的个人信用评估模型.利用 BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值.弱化了评价中 的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题。实例研究 表明,遗传神经网络的评价模型是令人满意的。

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论文研究-基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型.pdf

论文研究-基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型.pdf,  针对传统BP神经网络在旱情预测的实际应用中随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及计算精度低等缺陷,提出一种基于数论佳点集萤火虫(good point set glowworm swarm optimization,GPSGSO)算法与BP神经网络(back propagation neural

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汉(英)基于蚁群优化支持向量回归的燃煤电站锅炉NOx排放建模

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图像处理论文-基于超分辨率算法

针对卫星图像成像过程中成像装置存在极限,导致图像分辨率低的问题,提出了基于神经网络的图 像超分辨率重建( neural networks super2resolution reconst ruction , NNSR) 方法。该方法利用误差反向传播神经 网络(back propagation neural networks , BPNN) 对样本图像进行学习和训练,利用图像退化模型获取学习样本, 采用向量映射加速BP 神经网络的收敛,充分融合了低分辨率序列图像中的冗余信息。通过对训练好的神经网络 分别进行样本仿真实验和泛化实验,验证了这种图像超分辨率重建方法的有效性。

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基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型.pdf

为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化( PSO)算法和支持向量机( SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次,利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型,并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后,使用优化后的模型对花粉未来24h浓度进行预测,并与未优化的SVM、多元线性回归法(MLR)、反向神经网络( BPNN)作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预

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