来自《老饼讲解神经网络》:bp.bbbdata.com

神经网络在各个领域都有应用,主要看使用者如何发挥,从什么角度去发挥。这里是一个例子,有助于大家了解神经网络的基本应用。 

一. 问  题:

已知系统A有一个输出y,它受输入x1和x2的影响。当知道x1和x2的值时,求y的值。

二. 难  点:

由于不知道系统的内部构造关系,因此不能用基于机理分析的方法获得 y 与 x1, x2之间的数学表达式。

三. 神经网络解决方法:

(1)  获取历史数据
      虽然无法构造符合机理的模型,但我们仍然可以通过反复在系统输入 x1,x2,获得一系列x1,x2与y的对应值。例如如下:

输入系统的数据:

1 2 3 4 5 6 7 8 9
x1 -3 -2.7 -2.4 -2.1 -1.8 -1.5 -1.2 -0.9 -0.6
x2 -2 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4
10 11 12 13 14 15 16 17 18
x1 -0.3 0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8
x2 -0.2 -2.22 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2

对应输出的数据:

1 2 3 4 5 6 7 8 9
y 0.6589 0.2206 -0.1635 -0.4712 -0.6858 -0.7975 -0.8040 -0.7113 -0.5326
10 11 12 13 14 15 16 17 18
y -0.2875 0.0000 0.3035 0.5966 0.8553 1.0600 1.1975 1.2618

(2)  训练一个神经网络模型使它符合历史数据的输入输出关系。
设计一个神经网络模型,用这些数据反复去训练神经网络(就像反复教小孩子读书一样),使神经网络在输入x1,x2时,能尽量准确的输出y。

如 x1=0.3, x2=0.2时,y的值是0.3035.

在训练好的网络中,预测到的值为0.3097.

这样,即使我们没有符合机理的数学模型,但我们仍然可以得到这样一个依据历史数据训练出来的模型,使它符合历史数据的预测。

(3) 模型使用
      对于新的数据,我们就可以用该模型去预测了(对新数据准不准是我们另外要讨论的话题)

四.详细过程

详细过程见:​ 《 一个简单的BP神经网络例子》 ​​

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​《BP神经网络梯度推导》

​​​​​​《BP神经网络提取的数学表达式》

《一个BP的完整建模流程》

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