基于人工神经网络的过闸流量软测量研究

  作者:田晓青 刘松良 时间:2013-09-23来源:电子产品世界

  信息的正向传递

  隐含层神经元的输出为:

 

  数据样本的选取及处理

  所用的人工神经网络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MATLAB神经网络工具箱对网络进行训练与测试

  在运用MATLAB神经网络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。

1 2 3

关键词: BP网络 过闸流量 MATLAB 神经网络 软测量 201310

加入微信
获取电子行业最新资讯
搜索微信公众号:EEPW

或用微信扫描左侧二维码

相关文章

查看电脑版