《表1 GACO-BP与标准BP神经网络模型训练速度对比》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
给定精度0.001，利用MATLAB对GACO-BP神经网络渗流压力预测模型和标准BP神经网络模型进行多次仿真试验，对比两者的最优训练速度见表1。
| 图表编号 | XD00171839500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.05.20 |
| 作者 | 张海龙 |
| 绘制单位 | 新疆维吾尔自治区乌鲁瓦提水利枢纽管理局 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 部分训练样本数据：基于BP神经网络与概率神经网络的汽车发动机故障识别方法及对比分析》2020.10.25
- 《表1 部分训练样本数据：基于BP神经网络与概率神经网络的汽车发动机故障识别方法及对比分析》2020.10.25
- 《表6 支持向量机及BP神经网络模型训练结果》2021.02.28
- 《表6 BP神经网络模型训练误差》2021.01.25
- 《表1 小线段逼近插补与改进BP神经网络离线训练B样条插补结合负反馈校正的方法情况对比》2020.05.25
- 《表2 标准化管理评估BP网络模型训练样本集》2020.04.01
- 《表3 VGG16与3种训练网络的速度对比识别速度/s》2020.04.01
- 《表1 BP网络模型训练参数与误差》2020.03.15
- 《表2 BP神经网络训练结果（优化模型）》2020.03.25
- 《表6 BP神经网络分类模型训练样本输出结果》2020.01.01
- 《表2 BP神经网络训练输出值与实际价值对比(局部)》2020.01.01
- 《表6 BP神经网络模型各种参数训练表》2019.10.25
- 《表3 BP网络训练输出结果与多层次模糊评价结果对比》2019.10.30
- 《表1 BP模型与DE-BP神经网络模型部分预测结果对比表》2019.10.20
- 《表6 PSO-BP神经网络模型训练样本数据系列》2019.09.01
- 《表5 BP神经网络模型训练及测试误差结果》2019.09.20
- 《表2 标准化后的BP神经网络训练样本》2019.01.30
- 《表1 标准BP神经网络与SSAESMFA决策准确率对比表》2019.01.15
- 《表5 BP神经网络模型训练结果》2018.12.01
- 《表1 BP神经网络模型训练样本数据》2019.11.25