建筑垃圾資源化項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究
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【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖4-4Sigmoid激勵(lì)函數(shù)
612M=logn式(4-12)M=m(n+3)+1式(4-13)在以上公式中,M代表著隱含層神經(jīng)元數(shù),n和m分別對(duì)應(yīng)的是輸入和輸出層的神經(jīng)元數(shù),表示10以下的常數(shù)。當(dāng)我們?cè)谶\(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模時(shí),往往會(huì)訓(xùn)練多種神經(jīng)元數(shù)下的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選擇收斂速度和誤差精度都滿(mǎn)足要求的神經(jīng)....
圖4-5訓(xùn)練誤差情況及修正
66數(shù)為20。將表4-7和表4-8中的前15組數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)1388次迭代,滿(mǎn)足了誤差要求。MATLAB上運(yùn)行的相關(guān)性能如圖4-5、4-6所示。圖4-5訓(xùn)練誤差情況及修正如圖4-5,基于樣本數(shù)據(jù)的模型在MATLAB上運(yùn)行順利,誤差可以較快地滿(mǎn)足設(shè)定目標(biāo),進(jìn)而可驗(yàn)證其結(jié)....
圖4-6訓(xùn)練目標(biāo)示意
66數(shù)為20。將表4-7和表4-8中的前15組數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)1388次迭代,滿(mǎn)足了誤差要求。MATLAB上運(yùn)行的相關(guān)性能如圖4-5、4-6所示。圖4-5訓(xùn)練誤差情況及修正如圖4-5,基于樣本數(shù)據(jù)的模型在MATLAB上運(yùn)行順利,誤差可以較快地滿(mǎn)足設(shè)定目標(biāo),進(jìn)而可驗(yàn)證其結(jié)....
圖5-1周邊項(xiàng)目大量再生磚滯銷(xiāo)
72業(yè)生產(chǎn)值貢獻(xiàn)明顯,所以本項(xiàng)目存在一定的通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)。(3)融資風(fēng)險(xiǎn)A23項(xiàng)目的融資方法主要以自籌資金和銀行貸款為主,沒(méi)有選擇PPP等融資方式。其中,企業(yè)投入自籌資金9644萬(wàn)元,是項(xiàng)目總投資11644萬(wàn)元的82.8%,比例較高。所以,項(xiàng)目融資存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。5.2.3市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)....
本文編號(hào):4015663
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