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【天沐云·SaaS平台-4】BP神经网络-“天沐云”预测模块

2021-08-18
预测,是指人们利用已经掌握的知识和手段,预先推知和判断事物未来发展状况的一种活动。具体说来,就是人们根据事物过去发展变化的客观过程和某些规律性,根据事物目前运动和变化的状态,运用各种定性和定量分析方法,对事物未来可能出现的趋势和可能达到的水平所进行的科学推测。总结一下,就是用已知的数据去对描述未来的状态。

假设我们现在有一个数据集,其中包含了几栋房子的信息(房子尺寸与房子价格),这时我们想要拟合一条根据房屋面积预测房价的函数,我们应该会想到线性回归这个关键词,即拟合一条曲线或直线来拟合我们的数据,当我们下次输入一个房屋尺寸大小的时候,我们会预测房屋的价格,因此我们可能得到的是这样的一条直线,如下图所示:

此时我们应该会发现,房屋价格永远不会是负数,因此我们将0~直线与X相交处取0,最终得到的蓝色线条即我们的房价预测网络,当我们输入房屋尺寸,我们将会得到房屋的价格预测。这也就是我们了解的线性回归函数:Y=a*X+b。但这也解释了一个观念,我们可以用正确且合理的算法去解决我们未来的事。


算法是对某一问题提出完成方案的描述,是解决某一问题的清晰指令,并且具有系统性的决策机制。换句话说,输入数据,通过算法,一定能拿到结果。

而BP神经网络,则是经典算法之一。BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。


假设,我们现在又得数据不仅仅有价格和尺寸,我们还有了卧室数量、地区编码、房子丰富程度等,那我们可以构建出一个较为复杂的神经网络。

其中尺寸,房间数等(x1,x2,x3,x4),地区编发等信息就是输入中,Y为输出层,中间层则为权重计算值

从而建立了

为主要算法的两层神经网络。继续下去,我们甚至可以得到符合预测目的的N层神经网络。

在没有算法以前,我们开车可能这样:

开学构建算法: 

神经网络批量后:

天沐集团神经网络预测模块将基于可视化温泉数据库及评测模块数据库,建立起统一的文旅投资模板,之后运用科学的算计及计算机技术,运用bq神经网络梯度下降技术建立预测模型,从而减少文旅项目投资误差。

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