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BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例
被引量：
56
1
作者
严鸿
管燕萍
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009年第S2期100-102,共3页
针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解...
针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响。结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳。
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关键词
BP神经网络
网络结构
隐层单元数
车流量预测
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题名
BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例
被引量：
56
1
作者
严鸿
管燕萍
机构
上海交通大学自动化系
中兴通讯股份有限公司
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009年第S2期100-102,共3页
基金
国家863基金资助项目(2007AA041403
2006AA040308)
+1 种基金
上海启明星计划基金资助项目(07QA14030)
上海经委创新基金资助项目(07XI-041)
文摘
针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响。结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳。
关键词
BP神经网络
网络结构
隐层单元数
车流量预测
Keywords
BP neural network
structure of the networks
number of internal nodes
traffic flow prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例
严鸿
管燕萍
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009
56
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