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为了提高预测模型的精度,提出一种基于Softplus激活函数的双隐含层BP神经网络的预测方法,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度,并改善了网络性能。将该方法应用于公路客运量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法对公路客运量有更好的非线性拟合能力和预测准确性。
基于Softplus函数的双隐含层BP神经网络的公路客运量预测
【摘 要】
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为了提高预测模型的精度,提出一种基于Softplus激活函数的双隐含层BP神经网络的预测方法,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度,并改善了网络性能。将该方法应用于公
【机 构】
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兰州交通大学数理学院
【出 处】
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南华大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年1期
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