本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)　； 參考：《海洋科學(xué)》2016年05期

【摘要】：作者針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中存在的問(wèn)題,提出利用靈敏度分析方法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)BP算法與參數(shù)靈敏度分析的結(jié)合,尋找網(wǎng)絡(luò)輸入屬性與輸出屬性之間的影響因子;在保證精度的前提下優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)輸入屬性,簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,減少人為主觀因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的影響。最后以海洋油氣資源預(yù)測(cè)為例,結(jié)合實(shí)測(cè)資料建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行了優(yōu)化及預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià),表明優(yōu)化后的模型既能有效提高油氣資源預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性,又不損失預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the design of BP neural network structure, the author proposes to optimize the prediction model of BP neural network by using sensitivity analysis method. Through the combination of BP algorithm and parameter sensitivity analysis, the influence factors between the input attribute and output attribute of the network are found, the input attribute of the network is selected under the premise of ensuring the accuracy, the network structure is simplified, and the generalization ability of the network is enhanced. Reduce the influence of artificial subjective factors on network design. Finally, taking the offshore oil and gas resources prediction as an example, the BP neural network prediction model is established with the measured data, and the optimization and prediction accuracy evaluation are carried out. The results show that the optimized model can effectively improve the stability of the oil and gas resources prediction results. No loss of prediction accuracy.
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2014DQ008) 中國(guó)石油科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2015D-5006-0302) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金(16CX02031A)~~
【分類號(hào)】：P618.13;P744.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2093882