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神经网络分析预测

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神经 网络bp算法可以对样本执行预测 。如何使用人工神经-1/方法预测二维色谱柱效率？请问如何看待MATLAB神经-1预测中的结果？请用一个简单的BP 神经 网络来分析33个输入因素分析，BP 神经 网络与Modflow 预测的对比根据训练好的BP 神经 网络模型，在2005年至2015年对该地区的6个点进行了调查 。
1、请问用简单的BP 神经 网络对33个输入因素进行 分析,然后 预测,请问精度会会...【神经网络分析预测】神经网络精度不会特别高，更何况是简单的模型 。到什么程度应该根据数据本身来决定 。要提高准确率，可以先分析分析33个输入对结果的影响，手动设置权重 。下一个笨办法就是写一个for语句 ， 不断改变模型中的隐藏层数和节点数 。让他把各种结构训练几百遍 ， 然后模拟n个数据得出正确率 。
2、怎样用人工 神经 网络法 预测二维色谱柱效?如题谢谢了二维柱色谱系统是近年来迅速发展起来的一种新的色谱方法，传统方法难以建立柱效与主要影响因素关系的定量模型 。本文针对高效微填充柱和毛细管柱组成的二维柱色谱系统，利用基于变步长BP算法的人工神经 网络建立了柱效和影响因素的加权拓扑模型 ， 并将其用于柱效预测和操作条件的优化 ， 取得了良好的效果 。1.前言毛细管柱已广泛应用于现代气相色谱中 。毛细管柱分离效率高，但柱容量低 。直接进样容易导致过量进样，柱管容易被样品中的高沸点成分污染 。
二维柱色谱便于中心切割、溶剂切割、反吹等切换操作，有利于痕量杂质的测定、主柱的保护和样品预处理过程的简化，因此这种新的色谱方法近年来发展非常迅速 。自20世纪80年代以来，中国科学院大连化学研究所国家色谱研究中心分析在二维柱色谱方面做了大量的研究工作，鲁院士创造性地提出了微填充柱-毛细管柱直连的新体系 。
3、请问MATLAB中 神经 网络 预测结果应该怎么看?求大神解答从图中的NeuralNetwork可以看出 ， 你的网络结构有两个隐层，2311的网络结构 ， 算法是traindm，显示的误差变化是均方误差值mse 。482次迭代后完成训练需要5秒 。在计算精度相同的情况下，训练次数越少，耗时越短，网络的结构越好 。当set 网络精度为0.001时，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e5 ， 说明此时网络的误差仍在快速下降，因此可以进一步提高训练精度目标，例如设置为0.0001或1e5 。
4、BP 神经 网络与Modflow的 预测结果对比根据训练好的BP神经-1/模型，2005-2015年该区域六个点的年沉降量为预测(图8.36) 。从图8.36可以看出，随着开采量的减少和水位的升高，各点的年沉降量逐渐减?。?变化趋势基本一致 。预测到2015年，各点年沉降量比2004年减少21.8 ~ 56.8mm年沉降量最大的点是芦台镇附近的CJ6 ， 沉降量为21.6mm年沉降量最小的点是位于研究区西侧的CJ2，沉降量仅为6.6 mm..
从图8.37可以看出，这两种方法在各监测点的预测结果基本一致 。在局部点(CJ2)差异较大，主要是由于地面沉降过程受到邻近地区地下水开采的影响 ， 使得BP网络model预测的效果出现偏差 。BP 网络与Modflow数值模型预测之间的相对误差如表8.18所示 。
5、 神经 网络bp算法可以对样本进行 预测,具体是 预测什么? his 预测的意思是:比如你知道当x1和3分别为时Y等于7和8，那么神经 网络可以告诉你当x1.5或x1.254或者，你知道X1时Y等于什么；y1处z2；X5；Y3 z4x3；y2处z9；这时候你可以用神经-1/知道x1.354 。如果y4.654处只有两组z值，可想而知这个网络 预测的精度不是很高，用一般的数学方法预测，就可以轻松完成；
6、求助:用 神经 网络做一个数据 预测以下代码为BP神经网络预测3756-周销售代码:%x为原串行加载销量 。matdataCxdata ；t1:长度(x)；lag2fnlength(t)；[f_out，iinput]BP(x，lag，fn)；% 预测年或某个时间段t1fn:fn 20；nlength(t1)；t1长度(x) 1:长度(x) n；% 预测步数为fnfnlength(t1)；[f_out，
滞后，fn)；Pvpa(f_out，5)；[t1P ]% Draw预测Figure(6) ， plot (t， b * )，holdonplot (t (end): t1 (end)，[i input (end)，f _ out]，RP ) 。str[ BP神经网络预测，num2str(长度(x) 1) 。

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