基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的過(guò)閘流量軟測量研究
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本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/170163.htm隱含層神經(jīng)元的輸出為：
數據樣本的選取及處理
所用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練與測試集樣本來(lái)源于碧口水電廠(chǎng)右泄工作門(mén)2001年水文歷史數據。從中選取典型的60組數據，其中前40組作為訓練樣本，后20組作為測試樣本。限于篇幅只列出部分數據，如表1所示。
由于輸入樣本各參數的集中取值范圍不同，參數大小不一，為了使各類(lèi)參數所起的作用大致相同，必須對輸入數據進(jìn)行標準化，把輸入數據都規一到[0,1]閉區域內[8]。因此，我們對表1的數據做如下處理：H*G=HG/10;H*UP=HUP/1000;Q*=Q/Qmax。
運用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )工具箱對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練與測試
在運用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )工具箱對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練之前，要注意兩方面問(wèn)題。一是初始權值的選擇，再個(gè)就是學(xué)習速率的選取。
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