行归化的方法很多，我们将采用公式进行归化处理。人工神经网络，是世纪年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是基于生物学中用。本文就是在环境中的通过网络工具函数进行网络建模分析。神经网络工具箱中网络常用函数有类。本文采用的是语句，由其为导线截面计算创建个准确的神经网络。创建函数语句如下为输入向量组成的矩阵为目标分类向量组神经网络在低压导线截面选择中的应用论文原稿语句如下为输入向量组成的矩阵为目标分类向量组是径向基函数的扩展速度。神经网络在低压导线截面选择中的应用论文原稿。在语句中，是径向基函数的扩展速度，默认为。该函数设计的径向网络可用于函数的逼近，径向基函数的扩展速度的输入数据，以及导线截面计算的输出数据，都是比较大的数据，并不适合进行样本的输入，因此需要将其进行归化处理。将输入量及输出量处理为区间，之间的数据，将数据进行归化的方法很多，我们将采用公式进行归化处理。神经网络创建函数的选择为人工神经网络建模分析提供了强大的神经网络工具层神经网络。它的每个神经元只与前层的神经元相连，输入层负责从外部引入信息，向前传输给第个隐层，后个隐层接收前层的输出，并输出给下层，最终传递给输出层，各层间没有反馈，信息处理具有逐层传递的方向性，般不存在反馈环路。神经网络结构如图所示。神经网络在低压导线截面选择中的应用论文人工神经网络，是世纪年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的种数学模型。神经网络在信息处理领域自动化领域工程领域经济领域等各个领域都发挥着重要作用程中重要的传输载体，而低压导线截面计算则是选择合适导线的重要理论依据。导线截面选择的方法有很多种，如按电压损失法按允许线路损失功率法按常用经济电流密度法等。这些方法的计算过程枯燥乏味，数据繁琐复杂，工程人员极易计算出错，而且计算过程中需要查表选择的参数，如没有合适数据，就只能通过选择相近终导线截面的选择主要与导线材料单价导线使用年限导线折旧维护管理费年功率损耗最多时间，当地电费价格计算负荷低压线路的电压，功率因数等多个因素有关。我们以导线为例，忽略导线材料比重的影响因素，因此定义此神经网络的输入向量为而提出的方法。满足电压损失和线路功率损失是导线截面选择的必要条件。根据经济密度选择导线截面是在满足必要条件基础上提出的优化方法。经济密度可以通过查表可得，但也可以通过当时当地的相关情况按公式计算得出现有经济密度，用以保证年运行费用最小的真实性，在初投资允许的情况下，建议按现行经济电流密度错，而且计算过程中需要查表选择的参数，如没有合适数据，就只能通过选择相近参数进行计算，这些操作都会导致计算结果出现大的误差，降低计算效率，从而会影响导线截面的正确选择。本文尝试将人工神经网络应用到低压导线截面选择中，在环境下创建神经网络模型，通过网络模型训练相关数据样本神经网络在低压导线截面选择中的应用论文原稿参数进行计算，这些操作都会导致计算结果出现大的误差，降低计算效率，从而会影响导线截面的正确选择。本文尝试将人工神经网络应用到低压导线截面选择中，在环境下创建神经网络模型，通过网络模型训练相关数据样本，最后用于低压导线截面选择测试，并分析建模测试结果。网络应用模型，对导线截面选择数据进行测试分析。这种新的计算方法与常规的计算方法相比，极大提高了计算效率，为低压导线截面积的计算提供了新的思路和方向，为优化线路截面的选择提供了可靠高效的理论数据。关键词导线截面选择径向基网络函数中图分类号文献标识码文章编号导线是建筑电气工准确率及效率较低等问题。本文提出在环境之下，通过建立神经网络应用模型，对导线截面选择数据进行测试分析。这种新的计算方法与常规的计算方法相比，极大提高了计算效率，为低压导线截面积的计算提供了新的思路和方向，为优化线路截面的选择提供了可靠高效的理论数据。关键词导线截面选择径，确定输入节点数为。最终导线截面的选择导线截面电流的大小是我们需要求解的结果，因此可以确定其为目标向量，定义神经网络的输出向量为。摘要传统低压导线截面选择过程中存在数据繁琐复杂，计算过程冗长，计算准确率及效率较低等问题。本文提出在环境之下，通过建立神经选择导线截面。公式中现行经济电流密度导线材料比重导线材料单价导线使用年限导线折旧维护管理费年功率损耗时间当地电价根据经济密度选择导线截面的计算如公式所示计算电流主要与计算负荷低压线路的电压，功率因数有关，公式如所示通过对以上个公式分析，我们可以看出，最后用于低压导线截面选择测试，并分析建模测试结果。低压导线截面选择的方法有多种，每种方法都有其各自的特点。按允许电压损失来选择导线截面是从保证用电可靠性角度而提出的方法按允许线路功率损失来选择导线截面是从保证应有的供电效率而提出的方法根据经济密度选择导线截面是追求整体经济效益最小为目标基网络函数中图分类号文献标识码文章编号导线是建筑电气工程中重要的传输载体，而低压导线截面计算则是选择合适导线的重要理论依据。导线截面选择的方法有很多种，如按电压损失法按允许线路损失功率法按常用经济电流密度法等。这些方法的计算过程枯燥乏味，数据繁琐复杂，工程人员极易计算出神经网络在低压导线截面选择中的应用论文原稿向前传输给第个隐层，后个隐层接收前层的输出，并输出给下层，最终传递给输出层，各层间没有反馈，信息处理具有逐层传递的方向性，般不存在反馈环路。神经网络结构如图所示。神经网络在低压导线截面选择中的应用论文原稿。摘要传统低压导线截面选择过程中存在数据繁琐复杂，计算过程冗长，计算神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的种数学模型。神经网络在信息处理领域自动化领域工程领域经济领域等各个领域都发挥着重要作用。人工神经网络的结构分类很多，每种网络結构都有着自己的优点和缺点，本文选是径向基函数的扩展速度。神经网络的训练及测试网络训练样本为了使得建立的网络模型可靠，避免系统输出时出现过大的误差，我们将从以往完成的导线截面计算选择资料中选取并归纳出组数据，如表所示。表格中组数据是作为训练样本，后组是作为测试样本。训练测试样本是经过处理后的数据，这是因为低压越大，函數的拟合就越平滑。但速度并不是越大越好，在网络设计中需要用不同的值进行尝试，以确定个最优值。神经网络创建函数的选择为人工神经网络建模分析提供了强大的神经网络工具箱，它对设计人员利用进行神经网络的设计分析及实践应用有着不可替代的作，它对设计人员利用进行神经网络的设计分析及实践应用有着不可替代的作用。本文就是在环境中的通过网络工具函数进行网络建模分析。神经网络工具箱中网络常用函数有类。本文采用的是语句，由其为导线截面计算创建个准确的神经网络。创建函数原稿。神经网络的训练及测试网络训练样本为了使得建立的网络模型可靠，避免系统输出时出现过大的误差，我们将从以往完成的导线截面计算选择资料中选取并归纳出组数据，如表所示。表格中组数据是作为训练样本，后组是作为测试样本。训练测试样本是经过处理后的数据，这是因为低压导线截面计算参数用。人工神经网络的结构分类很多，每种网络結构都有着自己的优点和缺点，本文选择了神经网络进行数学建模分析。神经网络的概述本文采用的是径向基函数网络，英文全称是，简称为神经网络。神经网络是种前馈神经网络，是包含了输入层隐层输出层的