《表3 全局训练网络结构：基于机器学习的脉动源格林函数预报初探》

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《基于机器学习的脉动源格林函数预报初探》

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定义全连接神经网络结构，利用3.1节的格林函数数据库，在Keras下进行学习，考虑正则化、随机失活及Adam等优化算法。训练过程显示，模型在10 000个epoch后收敛速度减缓，根据调参结果，设置如表3所示的8种网络结构。训练后导出模型，使用X范围为0～20，Y范围为0～8，间隔均为0.01的密集样本点作为测试集，对预报精度进行分析。