《表6 GA-BP神经网络运行参数》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
GA-BP神经网络的运行参数包括种群大小、最大遗传代数、变量的二进制位数、交叉概率、变异概率和代沟。综合计算后，确定GA-BP神经网络的运行参数见表6。
| 图表编号 | XD0036161300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.02.20 |
| 作者 | 王栋梁、秦娟娟、孙永吉 |
| 绘制单位 | 兰州工业学院工程训练中心、兰州工业学院机电工程学院、兰州工业学院工程训练中心 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表6 遗传算法主要参数：基于CEEMD样本熵和GA-BP的排气噪声声品质预测》2020.11.10
- 《表6 网络参数：基于时空关联网络的机场机位运行过程建模》2021.03.01
- 《表1 试件规格参数：基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法》2021.02.28
- 《表5 BP人工神经网络模型和GA-BP混合模型评价》2020.10.25
- 《表2 BP神经网络模型、GA-BP油温预测模型测试结果对比表》2020.04.01
- 《表3 GA-BP神经网络的诊断结果》2020.04.01
- 《表4 GA-BP网络预测结果》2020.05.10
- 《表1 BP网络结构参数：基于GA-BP神经网络的机床主轴刚度预测研究》2020.05.10
- 《表5 GA-BP神经网络测试结果》2020.04.25
- 《表4 GA-BP神经网络优化模型故障诊断结果的准确率》2019.10.01
- 《表1 原始数据：基于GA-BP神经网络的电力系统负荷预测研究》2019.10.10
- 《表6 GA-BP神经网络预测值和实际值对比表》2019.10.10
- 《表2 GA-BP神经网络训练结果表》2019.08.01
- 《表6 GA-BP神经网络误差》2019.03.01
- 《表3 GA-BP神经网络模型参数预测结果》2019.09.20
- 《表2 BP神经网络参数：基于GA-BP神经网络的矿井突水判别数学模型研究》2019.05.10
- 《表1 GA参数：基于GA-BP神经网络的矿井突水判别数学模型研究》2019.05.10
- 《表2 10个测试样本的BP神经网络与GA-BP预测误差对比Tab.2 Comparison between BP neural network and GA-BP prediction error of 10 test samples》2018.02.20
- 《表3 BP神经网络与GA-BP算法评价指标比较Tab.3 Comparison of evaluation indexes between BP neural network and GA-BP algorithm》2018.02.20
- 《表2 GA-BP-1与GA-BP-2模型输入神经元》2018.07.15