神经网络模型预测步骤_神经网络预测值范围
今天聊聊 神经网络模型预测步骤_神经网络预测值范围
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。
表2 国内男子跳高运动员各项素质指标
|
序号 |
跳高成绩() |
30行进跑(s) |
立定三级跳远() |
助跑摸高() |
助跑4—6步跳高() |
负重深蹲杠铃() |
杠铃半蹲系数 |
100 (s) |
抓举 () |
|
1 |
2.24 |
3.2 |
9.6 |
3.45 |
2.15 |
140 |
2.8 |
11.0 |
50 |
|
2 |
2.33 |
3.2 |
10.3 |
3.75 |
2.2 |
120 |
3.4 |
10.9 |
70 |
|
3 |
2.24 |
3.0 |
9.0 |
3.5 |
2.2 |
140 |
3.5 |
11.4 |
50 |
|
4 |
2.32 |
3.2 |
10.3 |
3.65 |
2.2 |
150 |
2.8 |
10.8 |
80 |
|
5 |
2.2 |
3.2 |
10.1 |
3.5 |
2 |
80 |
1.5 |
11.3 |
50 |
|
6 |
2.27 |
3.4 |
10.0 |
3.4 |
2.15 |
130 |
3.2 |
11.5 |
60 |
|
7 |
2.2 |
3.2 |
9.6 |
3.55 |
2.1 |
130 |
3.5 |
11.8 |
65 |
|
8 |
2.26 |
3.0 |
9.0 |
3.5 |
2.1 |
100 |
1.8 |
11.3 |
40 |
|
9 |
2.2 |
3.2 |
9.6 |
3.55 |
2.1 |
130 |
3.5 |
11.8 |
65 |
|
10 |
2.24 |
3.2 |
9.2 |
3.5 |
2.1 |
140 |
2.5 |
11.0 |
50 |
|
11 |
2.24 |
3.2 |
9.5 |
3.4 |
2.15 |
115 |
2.8 |
11.9 |
50 |
|
12 |
2.2 |
3.9 |
9.0 |
3.1 |
2.0 |
80 |
2.2 |
13.0 |
50 |
|
13 |
2.2 |
3.1 |
9.5 |
3.6 |
2.1 |
90 |
2.7 |
11.1 |
70 |
|
14 |
2.35 |
3.2 |
9.7 |
3.45 |
2.15 |
130 |
4.6 |
10.85 |
70 |
|
15 |
3.0 |
9.3 |
3.3 |
2.05 |
100 |
2.8 |
11.2 |
50 |
4.4 (序号15)跳高成绩预测
4.4.1 数据整理
1）我们将前14组国内男子跳高运动员各项素质指标作为输入，即（30m行进跑，立定三级跳远，助跑摸高，助跑4-6步跳高，负重深蹲杠铃，杠铃半蹲系数，100m，抓举），将对应的跳高成绩作为输出。并用matlab自带的premnmx()函数将这些数据归一化处理。
数据集：（注意：每一列是一组输入训练集，行数代表输入层神经元个数，列数输入训练集组数）
P=[3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.4 3.2 3 3.2 3.2 3.2 3.9 3.1 3.2;
9.6 10.3 9 10.3 10.1 10 9.6 9 9.6 9.2 9.5 9 9.5 9.7;
3.45 3.75 3.5 3.65 3.5 3.4 3.55 3.5 3.55 3.5 3.4 3.1 3.6 3.45;
2.15 2.2 2.2 2.2 2 2.15 2.14 2.1 2.1 2.1 2.15 2 2.1 2.15;
140 120 140 150 80 130 130 100 130 140 115 80 90 130;
2.8 3.4 3.5 2.8 1.5 3.2 3.5 1.8 3.5 2.5 2.8 2.2 2.7 4.6;
11 10.9 11.4 10.8 11.3 11.5 11.8 11.3 11.8 11 11.9 13 11.1 10.85;
50 70 50 80 50 60 65 40 65 50 50 50 70 70];
T=[2.24 2.33 2.24 2.32 2.2 2.27 2.2 2.26 2.2 2.24 2.24 2.2 2.2 2.35];
4.4.2 模型建立
4.4.2.1 BP网络模型
BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。
BP网络由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以有一层或多层，图2是m×k×n的三层BP网络模型，网络选用S型传递函数，
通过反传误差函数 （ （Ti为期望输出、Oi为网络的计算输出），不断调节网络权值和阈值使误差函数E达到极小。
BP网络具有高度非线性和较强的泛化能力，但也存在收敛速度慢、迭代步数多、易于陷入局部极小和全局搜索能力差等缺点。可以先用遗传算法对“BP网络”进行优化在解析空间找出较好的搜索空间，再用BP网络在较小的搜索空间内搜索最优解。
4.4.2.2 模型求解
4.4.2.2.1 网络结构设计
1) 输入输出层的设计
该模型由每组数据的各项素质指标作为输入，以跳高成绩作为输出，所以输入层的节点数为8，输出层的节点数为1。
2) 隐层设计
有关研究表明, 有一个隐层的神经网络, 只要隐节点足够多, 就可以以任意精度逼近一个非线性函数。因此, 本文采用含有一个隐层的三层多输入单输出的BP网络建立预测模型。在网络设计过程中, 隐层神经元数的确定十分重要。隐层神经元个数过多, 会加大网络计算量并容易产生过度拟合问题; 神经元个数过少, 则会影响网络性能, 达不到预期效果。网络中隐层神经元的数目与实际问题的复杂程度、输入和输出层的神经元数以及对期望误差的设定有着直接的联系。目前, 对于隐层中神经元数目的确定并没有明确的公式, 只有一些经验公式, 神经元个数的最终确定还是需要根据经验和多次实验来确定。本文在选取隐层神经元个数的问题上参照了以下的经验公式:
其中, n为输入层神经元个数, m 为输出层神经元个数, a 为[ 1, 10]之间的常数。
根据上式可以计算出神经元个数为4-13个之间，在本次实验中选择隐层神经元个数为6.
网络结构示意图如下：
4.4.2.2.2 激励函数的选取
BP神经网络通常采用Sigmoid可微函数和线性函数作为网络的激励函数。本文选择S型正切函数tansig作为隐层神经元的激励函数。而由于网络的输出归一到[ -1, 1]范围内, 因此预测模型选取S 型对数函数tansig作为输出层神经元的激励函数。
4.4.2.2.3 模型的实现
此次预测选用MATLAB中的神经网络工具箱进行网络的训练, 预测模型的具体实现步骤如下:
将训练样本数据归一化后输入网络, 设定网络隐层和输出层激励函数分别为tansig和logsig函数, 网络训练函数为traingdx, 网络性能函数为mse,隐层神经元数初设为6。设定网络参数。网络迭代次数epochs为5000次, 期望误差goal为0.00000001, 学习速率lr为0. 01。设定完参数后, 开始训练网络。
该网络通过24次重复学习达到期望误差后则完成学习。详细代码见附录。
网络训练完成后，只需要将各项素质指标输入网络即可得到预测数据。
预测结果为：2.20
matlab代码：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 |
|
神经网络模型预测步骤_神经网络预测值范围相关推荐
- 基于Keras的卷积神经网络模型预测--狗的品种识别
基于Keras的卷积神经网络模型预测–狗的品种识别 from sklearn.datasets import load_files from keras.utils import np_utils i ...
- 全连接神经网络的BP算法（BP神经网络模型）与卷积神经网络的BP算法
1.神经网络模型 1.1神经网络模型的演变: 神经元模型------->感知机模型------->神经网络模型 神经元模型:1943年,W.S.McCulloch和W.Pitts根据生物学 ...
- 神经网络模型结果怎么看,神经网络的数据预处理
神经网络中对输入数据的预处理包括哪些步骤方法?最好能说得详细些,谢谢! 谷歌人工智能写作项目:小发猫 在模式识别,人工神经网络方法中,为什么要进行数据预处理 人工神经网络学习步骤,人工神经网络训练. ...
- 深度神经网络模型有哪些,深度神经网络预测模型
神经网络.深度学习.机器学习是什么?有什么区别和联系? 深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词.深度最早出现在deepbeliefnetwork(深度(层)置信网络).其出现使得沉寂多年的神经网 ...
- 时间序列预测步骤_建立时间序列预测模型的5个简单步骤
时间序列预测步骤 I am a strong believer in "learning by doing" philosophy. 我坚信"做中学"的哲学. ...
- tf神经网络模型预测泰坦尼克号生还
前言: 数据集找我 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow a ...
- 谷歌发布MetNet神经网络模型预测天气
导语:Google 正在积极研究如何改进全球天气预报模型. 准确预测未来几分钟到几周的天气是一项基本的科学挑战.很多气象机构目前采用的预报是基于大气的物理模型,但这些模型本身受到计算要求的限制且对 ...
- bp神经网络模型拓扑结构,bp神经网络的建模步骤
如何建立bp神经网络预测 模型 . 建立BP神经网络预测模型,可按下列步骤进行:1.提供原始数据2.训练数据预测数据提取及归一化3.BP网络训练4.BP网络预测5.结果分析现用一个实际的例子,来预测2 ...
- bp神经网络预测模型例题,bp神经网络模型是什么
1.BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳? 1.神经网络算法隐含层的选取 1.1 构造法 首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误 ...
最新文章
- oracle查询表中的某一行,oracle查看所有表及各表行数?
- 清华「男神」沈天成，踢毽子踢成了2021学生年度人物
- css【清除浮动】常用方法*********** ******* *****
- 省市区联动三级下拉列表实现
- SpringBoot集成其他技术-集成Redis
- 第8章4节《MonkeyRunner源码剖析》MonkeyRunner启动运行过程-启动 8
- PHP第三天！！黑人无表情 面向对象的特点等等！！
- Java 13：文本块
- python pandas 处理相同标题的csv文件_Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解
- 基于JAVA+SpringMVC+Mybatis+MYSQL的电费用电管理系统
- html在线布局,HTML 布局
- java oop编程中的is-a，has-a，is-like-a的区别
- TMK2SLNO TMK1SLNO 华为OSN1800 2路STM-16，8路STM-4或8路STM-1光接口板
- vue刘海屏兼容组件
- 胜利大逃亡（BFS)
- Visual Studio 鼠标放代码上出现英文提示如何改为中文？
- pandas批量拆分、合并EXCEl
- 递归查找树形状结(利用steam流的方式)leval值标明
- 【金山文档】 2021级2021-2022学年第二学期大学物理实验考试表格-软件2112https://kdocs.cn/l/cmrTqjJ1ogsN
- 为什么选择Chrome浏览器