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

來源：整理時間：2024-12-07 10:48:13 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

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

時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)測等等不用領(lǐng)域；兩者一個是問題模型，一個是算法模型

時間序列模型和神經(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)模型拓撲結(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)模型拓撲結(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)簡單，訓(xùn)練速度快。同時，它也是一種可以廣泛應(yīng)用于模式識別、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)測時,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)又不是時間序列,那就沒辦法用前面的數(shù)據(jù)去預(yù)測后面的數(shù)據(jù).因為它們之間沒有關(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。簡單點說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個函數(shù)。只是這個函數(shù)有別于一般的函數(shù)。它比普通的函數(shù)多了一個學(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)，最后達到一個滿意的精度。這時，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。因為“學(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，是一個高度復(fù)雜的非線性動力學(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)、認知科學(xué)、計算機科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計算、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)細胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對生物神經(jīng)系統(tǒng)進行研究，以探討人工智能的機制時，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)是一個高度非線性動力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個神經(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)可以表達實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,是對人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡單地講,它是一個數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓撲．節(jié)點特點和學(xué)習(xí)規(guī)則來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人們的巨大吸引力主要在下列幾點：1．并行分布處理。2．高度魯棒性和容錯能力。3．分布存儲及學(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)的控制問題長期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個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，使它在對不確定性系統(tǒng)的控制過程中自動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動適應(yīng)系統(tǒng)隨時間的特性變異，以求達到對系統(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。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進程中,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,有時人們并不去祈求對模型和算法進行嚴格的定義或區(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,對外部環(huán)境提供的模式樣本進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并能存儲這種模式,則稱為感知器;對外部環(huán)境有適應(yīng)能力,能自動提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認知器。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進行學(xué)習(xí),而認知器則采用無教師信號學(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)是需要教師信號才能進行學(xué)習(xí)的;而ART網(wǎng)絡(luò)和Khonone網(wǎng)絡(luò)則無需教師信號就可以學(xué)習(xí)49[]。所謂教師信號,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。

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