基于神经网络算法预测实例

⑴基于MATLAB的BP神经网络设计预测滑坡灾问题解决以下难题：
①输入输入层：输入特征量个数和特征量。 例如，输入层是[x1x2x3]T。 需要注意的是，滑坡描述的是表征滑坡的特征量，这些量必须进行归一化。
②隐层：设置多少个隐层，百度有相关计算公式来确定。
③权重修正迭代算法，选择哪种算法让输入以最小的误差尽可能快地近输出
④输出层：有多少种输出情况，以及实体对象的状态。 像是山体滑坡，又不是山体滑坡。
⑤样本选择：样本应涵盖所有输出。 理论上来说，样本数量越多越好。 也可以根据情况进行选择，尽量保输入样本与输出情况对应的比例尽可能接近。
例如：
例如，车辆类型的分类主要分为大型车辆和小型车辆两大类。
输入层为车型分类的特征量：例如选择车、轴数、车高三个特征量，则输入层为3，[车，车数]车轴、车高]T
隐层：可设置为5。 设置太少不好。 详细请参考公式
迭代算法：可选梯度下降法
输出层：即我们实体的情况：大、小2种车辆。 可设置为[10]T
[01]T
车辆样本量[车、车轴、车高数量]形成的特征输入，控大
按上述确定后，形成3*5*2bp的网络。 只是训练。
参考下面的例子：地震bp预测
https://wenku.baidu.com/view/856fa45f3b3567ec102d8a2d.html ⑵bp神经网络如何实现预测离职预？

BP神经网络可用于预测辞职通知，可分为以下步骤：

数据收集和预处理：收集员工相关信息，如个数据、工作经历、记录表现等并进行数据清洗和特征提取。

构建神经网络模型：使用BP神经网络算法插入各种特征并分配权重和偏差。 在不断使用训练数据集的过程中，优化神经网络的参数和设置。 误差函数、活函数等参数。 经过多次迭代调整，建立了相对稳定的预测模型。

辞职通知预测：将收集到的新数据输入神经网络，包括当前员工的部门、年龄、性别、薪资等相​​关信息。 通过模型的推导，得到这些员工可能辞职的概率值，并根据阈值判断员工是否处于“高风险”状态。

反馈与优化：利用关键员工信息（如离职员工）向神经网络提供反馈，进一步优化预测结果，逐步提高模型的预测精度。

需要注意的是，辞职通知的规定涉及个隐私，应当在保护员工隐私的前提下进行。 同时，应当遵守相关法律、法规和公司内部政策。