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基于MATLAB的BP神经网络设计预测滑坡灾害问题
解决好如下几个问题：①输入层：输入特征量个数，特征量。比如输入层为[x1 x2 x3]T。应有到山体滑坡就是刻画表征山体滑坡的特征量，这些量要归一化处理。②隐含层：设置多少层隐含层，百度下有相关计算公式来确定。
样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
基于BP神经网络的可用性，现以海州露天矿南帮8个计算滑面位置的相应参数作为学习样本，来预测其余4个滑面的危险位置。勘察结果表明，在这同一地点其岩土介质性质和各种参数相近，地应力场相似，故所预测出的数值更具有可信度。
BP神经网络预测的步骤：输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。
使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。上传的m文件里是一个电力系统负荷预测的实例，用的是最简单的BP算法，你可以参考。
除了楼上的方法，还可以修改下神经网络的初始权值，这方面的方法很多，可以改变下初始参数的取值范围，或者用遗传算法搜索下。
深度学习中的神经网络编写需要设计到哪些算法?
1、涉及到的算法有很多，比如反向传播算法、前向传播、卷积算法、矩阵远点的算法、梯度优化的算法、评估算法等等。单纯用算法来描述过于笼统，一般都是直接用对应的数学原理和公式去描述神经网络的编写过程的。
2、深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。
3、深度学习算法主要有以下几种：回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器学习的利器。基于实例的算法。
设计神经网络时为什么趋向于选择更深的网络结构
所以要么网络足够深，要么单层神经元个数足够多。但是网络太深，因为其中的权重线性相乘，很容易导致梯度爆炸或者梯度消失。
首先，深度学习使用更深层次的神经网络结构，使得模型能够处理更加复杂的任务。其次，深度学习采用了更加高效的训练算法，例如反向传播算法和随机梯度下降算法，使得神经网络能够在大规模数据集上进行训练。
你说的是深度学习吧？深度学习的深层是用来提取特征用的。而普通的神经网络其实只需要一层隐藏层，就可以到达任意的效果。
因为深度神经网络的参数特别多（可以达到上亿，目前已经可以支持到万亿参数）。
以上内容就是解答有关神经网络设计的详细内容了，我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑，有任何问题欢迎留言反馈，谢谢阅读。
