一个简单的单隐层负反馈bp神经网络源代码

随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

采用bp神经网络 单个隐藏层的神经网络模型 BP反馈是以计算的形式编写 纯python编写

在对船舶横摇预测研究的基础上, 提出一种基于混沌和在隐层具有2 个反馈权值的二阶对角递归神经网络 的直接多步预测模型; 给出了易于实现的动量梯度学习算法, 并对其收敛性进行了验证. 仿真结果表明, 直接多步预 测不依赖于单步预测的结果, 对比单步预测模型能快速、准确地预测船舶横摇运动时间序列, 具有更好的预测精度 及较长的预测时间.