基于BP神经网络的兰州新区现代有轨电车适用性评价_柴海华.pdf
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1、AUTO TIME 25 FRONTIER DISCUSSION|前沿探讨 时代汽车 1BP 神经网络适用性评价1.1BP 神经网络结构BP 神经网络结构形式多样,在一般工程应用中,常采用多层结构形式,BP 神经网络结构多层形式主要是由输入层、输出层和若干个隐含层组成的多层感知器,层与层之间的关系是互连的,而同一层单元之间是互不连接的。多层感知器和 BP 神经网络结构强调的是两个不同的概念,多层感知器是指神经网络结构由相互连接的多层组成,而 BP 神经网络结构是指神经网络采用误差反向传播的学习算法。但在进行权值调整学习训练时,大多数情况下多层感知器采用误差反向传播的学习算法。从这个角度来讲,多
2、层感知器和 BP 神经网络结构没有太大的区别,经常指一种网络,即 BP 神经网络结构。1.2BP 神经网络结构特点(1)多层性。BP 神经网络是由输入层、输出层和若干个隐含层组成的多层感知器,层与层之间的关系是互连的,而同一层单元之间是互不连接的。(2)可微性。BP 神经网络的传递函数xexf+=11)(是线性传递函数,其中x的取值范围为整个实数域,f(x)的取值范围是 0 到 1 之间,在具体计算时根据实际情况确定参数范围。2BP 神经网络应用BP 神经网络是目前应用频率最高的神经网络,其非线性映射能力比较强大,能够集中反映神经网络中最完美的内容1。在以前的神经网络训练模型中主要以单层为主,
3、经过多年的发展,多层网络学习训练模型得以实现,而在实际应用中,以 BP 神经网络学习训练模型为主。BP 神经网络训练模型的传播形式主要有前向传播和误差反向传播两种形式,所谓的前向传播是指对于一个给定的输入模式,先到达输入层再到达隐藏层,在隐藏层经过一系列的处后形成一个输出模式,这种传播模式是一个逐层状态不断更新的过程;所谓的误差反向传播是指在输入输出过程中,期望输出模式和输出响应之间存在一定的误差,不符合输出模式要求,遇到类似情况时,前向传播模式不能继续进行,输出模式会随之转为误差反向传播,在这种模式中,误差值会沿着连接通路分层传至更层级并对误差值进行修正,直至满足要求。BP 神经网络训练的过
4、程就是前向传播和误差反向传播不断重复迭新的过程,当精度满足要求时,BP 神经网络训练完成,主要包括配置阶段、训练阶段和分类阶段三个阶段,三个阶段之间既相互有区别,又相互之间有着紧密的联系。3BP 神经网络评价模型的建立BP 神经网络评价模型的建立关键在于网络层数的合理确定和各独立层神经元数的有序配置,前人研究表明,BP 神经网络的隐含层应当是一个可以用任意精度表示的连续函数,基于这样的结论,可以将隐含层基本设置为一层2-3。多层单元计算格式按下列式子计算其中:j=0,1,2,M-1其中:k=0,1,2,L-1基于 BP 神经网络的兰州新区现代有轨电车适用性评价柴海华甘肃林业职业技术学院甘肃省天
5、水市741020摘 要:在综合考虑兰州新区现代有轨电车线网规划的基础上,基于 BP 神经网络建立现代有轨电车适用性研究分析训练模型,利用 Matalab 软件实现神经网络学习过程,根据训练结果,对兰州新区现代有轨电车适用性进行评价。关键词:BP 神经网络有轨电车适用性Applicability Evaluation of Modern Trams in Lanzhou New District based on BP Neural NetworkChai HaihuaAbstract:Based on the comprehensive consideration of the plannin
6、g of modern tram network in Lanzhou New District,a modern tram applicability research analysis and training model is established based on BP neural network,and the neural network learning process is realized by Matalab software,and the applicability of modern trams in Lanzhou New District is evaluat
7、ed according to the training results.Key words:BP neural network,tram,applicability26 AUTO TIMEFRONTIER DISCUSSION|前沿探讨式中:iX输入层第 i 个节点的输出值;jY隐藏层第 j 个节点的输出值;输入层第 i 个节点到隐藏层第 j 个节点的权系数;隐藏层第 j 个节点到输出层第 k 个节点的权系数;j中间层第 j 个节点的阀值;k输出层第 k 个节点的阀值;kZ输出层中第 k 个节点的实际输出值;城市规模大小与现代有轨电车应用模式一一对应,不同的城市规模对应着不同的有轨电车应用模
8、式,研究现代有轨电车应用模式就需要对城市规模进行宏观研究,对于现代有轨电车适用性的研究方法很多,本文主要采用 BP 神经网络方法对兰州新区现代有轨电车适用性进行评价,根据兰州新区现代有轨电车线网规划可知,要建立兰州新区现代有轨电车适用性神经网络模型,按照配置阶段、训练阶段和分类阶段三层合理确定网络层数,确定使用三层 BP 网络对兰州新区现代有轨电车适用性进行评价,再根据兰州新区现代有轨电车的实际情况,有序配置各独立层神经元数,在大量研究和前人经验的基础上,将输入层节点确定为 20 个,隐藏层节点确定为 15 个,神经元输出确定为 1 个,建立了 20*15*1 的 BP 网络神经评价模型。(1
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