本文主要研究内容
作者沙绍通,杨福华,缪宏伟（2019）在《基于遗传神经网络的地铁火灾评价应用》一文中研究指出：本文使用MATLAB对神经网络进行训练和遗传算法优化。通过使用MATLAB建立起地铁火灾风险评价模型,得到对BP神经网络的训练结果以及遗传算法优化后的训练结果。通过对比两者对神经网络的训练结果可以得出结论:优化后的前向反馈神经网络可以更快地达到训练目的,比普通的BP神经网络提高了33.49%。充分说明遗传算法有效地加速了训练速率。
Abstract
ben wen shi yong MATLABdui shen jing wang lao jin hang xun lian he wei chuan suan fa you hua 。tong guo shi yong MATLABjian li qi de tie huo zai feng xian ping jia mo xing ,de dao dui BPshen jing wang lao de xun lian jie guo yi ji wei chuan suan fa you hua hou de xun lian jie guo 。tong guo dui bi liang zhe dui shen jing wang lao de xun lian jie guo ke yi de chu jie lun :you hua hou de qian xiang fan kui shen jing wang lao ke yi geng kuai de da dao xun lian mu de ,bi pu tong de BPshen jing wang lao di gao le 33.49%。chong fen shui ming wei chuan suan fa you xiao de jia su le xun lian su lv 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自建筑安全的沙绍通,杨福华,缪宏伟，发表于刊物建筑安全2019年01期论文，是一篇关于神经网络论文,矩阵实验室论文,遗传算法论文,建筑安全2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自建筑安全2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：神经网络论文; 矩阵实验室论文; 遗传算法论文; 建筑安全2019年01期论文;