- 详情
- 2021-04-26
- 简介
- 562KB
- 页数 4P
- 阅读 66
- 下载 37
针对已有的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型存在BP神经网络隐层节点不易确定、创建过程烦琐等问题,本文利用输入层与隐藏层神经节点数量关系原理确定隐层节点,在Sheffield工具箱环境下进行遗传算法的编程,简化遗传BP神经网络土地利用变化预测模型的创建.结果表明,利用输入层和隐含层节点数量关系创建的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型,可以实现土地利用变化的预测,而且在效率和精度上均优于传统BP神经网络模型,且操作简便.
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
jiangxie***
擅长:
市政 园林 给排水 暖通
- 4.7
服务
- 4
商品
- 128
人气
相关推荐
基于遗传BP神经网络模型的土地利用变化预测模型研究 562KB
基于BP神经网络的岩土工程预测模型研究 364KB
基于BP神经网络的土壤侵蚀预测模型研究 187KB
基于BP神经网络的岩土工程预测模型研究 317KB
基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究 405KB
基于BP神经网络数学模型的短期负荷预测研究 823KB
基于神经网络模型的基坑沉降预测的研究 1.7MB
基于BP神经网络的工程估价模型及其应用 144KB
基于BP神经网络的科研绩效评价模型结构 172KB
基于BP神经网络的工程伪装效能评估模型 198KB