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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，時(shí)間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有何區(qū)別

來源：整理時(shí)間：2024-12-07 10:48:13 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，時(shí)間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有何區(qū)別
2，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值閥值是什么
4，Rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
5，如何建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹

1，時(shí)間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有何區(qū)別

時(shí)間序列模型是指采用某種算法（可以是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ARMA等）模擬歷史數(shù)據(jù)，找出其中的變化規(guī)律，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種算法，可以用于分類、聚類、預(yù)測(cè)等等不用領(lǐng)域；兩者一個(gè)是問題模型，一個(gè)是算法模型

時(shí)間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有何區(qū)別

2，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值閥值是什么

就是模型里面的系數(shù)

bp（back propagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由rumelhart和mccelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。bp網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值閥值是什么

4，Rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radical Basis Function）。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度快。同時(shí)，它也是一種可以廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、非線性函數(shù)逼近等領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

nnetinfo: 首先要明確網(wǎng)絡(luò)的輸入, 你在訓(xùn)練的時(shí)候,使用1-50作為輸入,sample里的數(shù)據(jù)做輸出.在用它來做預(yù)測(cè)時(shí),卻用sample里的數(shù)據(jù)做輸入,這樣就亂套了. 若果只有一列數(shù)據(jù),而這列數(shù)據(jù)又不是時(shí)間序列,那就沒辦法用前面的數(shù)據(jù)去預(yù)測(cè)后面的數(shù)據(jù).因?yàn)樗鼈冎g沒有關(guān)聯(lián).

5，如何建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多種，我只會(huì)最常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不同的網(wǎng)絡(luò)有不同的結(jié)構(gòu)和不同的學(xué)習(xí)算法。簡(jiǎn)單點(diǎn)說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)函數(shù)。只是這個(gè)函數(shù)有別于一般的函數(shù)。它比普通的函數(shù)多了一個(gè)學(xué)習(xí)的過程。在學(xué)習(xí)的過程中，它根據(jù)正確結(jié)果不停地校正自己的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最后達(dá)到一個(gè)滿意的精度。這時(shí)，它才開始真正的工作階段。學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最好先安裝MathWords公司出的MatLab軟件。利用該軟件，你可以在一周之內(nèi)就學(xué)會(huì)建立你自己的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解題模型。如果你想自己編程實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那就需要找一本有關(guān)的書籍，專門看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的那部分內(nèi)容。因?yàn)椤皩W(xué)習(xí)算法”是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心。最常用的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用的就是BP學(xué)習(xí)算法。

6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks,NN）是由大量的、簡(jiǎn)單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機(jī)器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計(jì)算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)在于神經(jīng)元。神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復(fù)雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)行為則是十分復(fù)雜的；因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)實(shí)際物理世界的各種現(xiàn)象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對(duì)人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡(jiǎn)單地講,它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?jié)點(diǎn)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)則來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人們的巨大吸引力主要在下列幾點(diǎn)：1．并行分布處理。2．高度魯棒性和容錯(cuò)能力。3．分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力。4．能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系。在控制領(lǐng)域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問題長(zhǎng)期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個(gè)問題一直沒有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，使它在對(duì)不確定性系統(tǒng)的控制過程中自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動(dòng)適應(yīng)系統(tǒng)隨時(shí)間的特性變異，以求達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)控制；顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應(yīng)用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種最重要也最令人注目的特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程中,學(xué)習(xí)算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是和學(xué)習(xí)算法相應(yīng)的。所以,有時(shí)人們并不去祈求對(duì)模型和算法進(jìn)行嚴(yán)格的定義或區(qū)分。有的模型可以有多種算法。而有的算法可能可用于多種模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)外部環(huán)境提供的模式樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并能存儲(chǔ)這種模式,則稱為感知器;對(duì)外部環(huán)境有適應(yīng)能力,能自動(dòng)提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認(rèn)知器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)中,一般分為有教師和無教師學(xué)習(xí)兩種。感知器采用有教師信號(hào)進(jìn)行學(xué)習(xí),而認(rèn)知器則采用無教師信號(hào)學(xué)習(xí)的。在主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如Bp網(wǎng)絡(luò),Hopfield網(wǎng)絡(luò),ART絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)中;Bp網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)是需要教師信號(hào)才能進(jìn)行學(xué)習(xí)的;而ART網(wǎng)絡(luò)和Khonone網(wǎng)絡(luò)則無需教師信號(hào)就可以學(xué)習(xí)49[]。所謂教師信號(hào),就是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中由外部提供的模式樣本信號(hào)。

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