《表2 BP网络训练结果：基于BP神经网络的架空输电线路树障隐患预测技术研究》

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《基于BP神经网络的架空输电线路树障隐患预测技术研究》

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模型用前5年的桉树树高和其影响因素实际值作为网络的训练数据，使用后2年对应的数据作为测试，检验所建模型的预测效果。当样本较少时，选取一组重复试验值加入训练，以此增强模型的泛化能力。训练和测试、分析平台选择Python 3.4，结合numpy、matplotlib、sklearn、pybrain等工具库，使用Python语言编程实现方式实现BP神经网络的构建。桉树树高BP人工神经网络模型训练结果、模型仿真输出和实际值对照如表2所示。