神经网络体系结构在地震预报中的应用研究

一种形式的关系,  esta análise estámais associadaás análises técnicas e n~as análises原教旨主义者。3、VARIACAO\\u INDICE\\u DE\\u DIVIDENDOS\\u D-1–Varia~ao doíndice DE DIVIDENDOS da BOVESPA no dia front。O cálculo doíndice de dividendoséO resultado de uma cartera teórica，elaborada de acordo com os critérios estabellicidos pela metodologia da BM&FBOVESPA。Esteíndice utiliza procedimentos e reglas constants do manual de6 definices e procedimentos dosíndices da BM&FBOVESPA。A utilizaco doíndice de dividendos para previs~ao de returnos de Aceséclássica，tendo como inspiraco artigo de Fama e French（1988）。4、VARIACAO\\u SP500\\u D-1–Varia~ao do fechamento doíndice SP500无直径前部。在巴西，一辆小型公共汽车的目的地是外部市场。5、VARIACAO\\u DO\\u ICON\\u D-1-Variac~ao ICON无直径前部。ICON（consumo）o resultado de uma carteira teórica de ativos，elaborada de acordo com os critérios estabellicidos na metodologia for necida pela BM&FBOVESPA encontrados no Manual de definitices e procementos dos dos'I条件性。这是一个实用的方法，它可以在各种情况下发挥作用，从而影响到消费者和消费者。Este fatoréutilizado no artigo de Lettay e Ludvigson（2001）。VARIACAO\\u DO\\u IFNC\\u D-1-Varia~ao DO IFNC无直径无直径前。如果巴西国家石油公司（BM&FBOVESPA Financeiro）没有为巴西国家石油公司（BM&FBOVESPA）提供定义和程序的手册，那么巴西国家石油公司（BM&FBOVESPA）就没有为其制定标准。实用性（Utilizamos a variac~ao doíndice para mensurar parte do prêmio pelo risco do ativo analisado em relac~aao mercado financeiro）（FAMA e FRENCH，1989）。

2013年和2014年，公共设施和达多斯多斯多斯多斯阿诺斯历史的重新设计阶段（Para treinamento da rede foram utilizados os dados históricos dos anos）。对于2015年的历史，公共设施和公共设施的利用率将达到预期目标。圣保罗圣保罗大区经济发展数据基础额外数据的数据处理方法（Todos os dados foram extraídos da base de dados da economica e s~ao disponibilizados diariamente para os diasúteis da bolsa de s~ao Paulo）。Aqui usamos para cálculo dos returnos e da variaco fechamento do preco dos ativos e fechamento dosíndices analisados。4.3选择Arquiteturas de Rede Neural o algoritmo utilizado para geraco de Arquiteturas de redes neurais método de busca porca bruta，também conhecido por busca exaustiva。在解决复杂问题的过程中，必须充分利用现有资源，以提高效率。这是一个非常重要的决定。卡马达斯·努梅罗（Para determinado número de camadas）, 托达斯论坛是一个新的研究领域 em cada camada。科莫·内斯特·特拉巴略（trabalho testamos differentes números de camadas）是一个不同的卡马达斯（variável número de camadas precisa ser alterada atéseu valor máximo adotado。Portanto，para calcular o número total de redes testadas precisamos realizar a somória do número máximo de neur^onios por camada elevato o número de camadas considerado variado se o número de camadadadadadadas atéo seu valor máximo adotado，T，dado por   em-que，eéo número de camadas máximo，e o número máximo de neur^onios por camada。O critério para escolha das arquiteturas foi a execu~aO exaustiva de todas as arquiteturas que contemplassem no máximo 6 neur^onios por camada(  ) e no máximo 5卡马达斯(  ), 测试孔9.330。

Estes números foram adotados para que em termos de processamento e memória computacionais fossem executeáveis dado o poder de processamento disponível。4.4将财产分类标准视为财产比较标准，将财产分类标准视为财产分类标准，将财产分类标准视为财产分类标准，将财产分类标准视为财产分类标准，将财产分类标准视为财产分类标准，将财产分类标准视为财产分类标准：（i）财产分类标准；（ii）Números de neur^onios（N\\u NEURONIOS）；（三）Média do número de neur^onios por camada（n\\u MED\\u NEURONIOS）；四Desvio padr~ao do número de neur^onios por camada em relacao número médio de neur^onios na arquitetura considerada（Desvio\\u n\\u NEURONIOS）；（v） Número de mudancas de Senido de crescimento do Número de neur^onios entre camadas。Utilizaremos o termo“número de influx~oes”para se referir a esta característica（n\\u influxos）。Vale Ressattle que o número de inflix~oeséo par–metro menos惯常的做法是不可改变。这是一个统一的规则，它可以使我们的生活更加和谐。Abaixo，一个形象4 ilustra como Examplo este conceito。图4——图4（A）n~ao apresenta nenhuma inflex~ao，pois de uma camada para outra A variao do número de neuronios n~amuda de sinal，ou seja，hásempre redu~ao do número de neuronios。卡达·卡马达（cada camada，também n~ao haveria inflex~oes）的新青年之家（Caso Houvese apenas aumento do número de neur^onios a cada camada）。Jána Figura 4（b）观察到的情况是，在新的变化中，观察到的时间减少了，反之亦然。

4.5测试目标的实现目标测试目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的实现目标的，e比较一下，这是一个大众化的过程，而不是一个大众化的过程。Nomeou se neste trabalho como top 40 arquiteturas a amostra das 40 melhores arquiteturas。40岁的阿基特图拉（arquiteturas de rede que tiveram um um erro de até2%）是一个确定性的标准，它与梅尔霍·德斯彭霍（melhor desempenho）和阿基特图拉（fosse de fácil exibico no trabalho）的关系为4.6，回归线性特征是阿基特图拉（arquitetura）的一部分，特征是考虑到的，iremos观察到，不同类型的产品与其他产品的相关性不同，因为它们具有相同的质量形式。Para tal análise，foi utilizado uma returne~ao Linear Múltipla（RLM）。作为一种线性的相关性，它可以作为一种识别能力，对神经系统的形式和主张产生重大影响。对于多重线性化的问题，我们需要一个矩阵来解释问题。排他性作为一种回归，它是一种线性的实现。Iremos também executar regression~oes lineares utilizando variáveis explicativas elevatidas ao8 quadrado com o intuito de capturar qualquer relacon~ao linear destas variáveis com o erro da reservariva regression~ao.5 Resultados Apresentamos a segir uma s s de Resultados provenients dos dos testes emp，有一个不需要前盖的美托洛尼亚。

作为一个独立的测试平台，潜水者可以重新设计新的测试平台，并对其进行修改。第este fim段，foram selecionados o seguinte ativo:BBAS3（巴西国家银行优先股）。Um estudo Comparivo，aplicando a mesma metodologia aqui proposta，éapresentado em Felizardo（2017）。Quando nos referermosás melhores arquiteturas iremos utilizar o termo前40名arquiteturas。没有人把托达斯的人民称为“人民的一方”，没有人把托达斯称为“人民的一方”，有人把托达斯称为“人民的一方”，有人把托达斯称为“人民的一方”，有人把托达斯称为“人民的一方”，有人把托达斯称为“人民的一方”，有人把托达斯称为“形式的一方””, em que公司   ,  , 通用域名格式 indicando o número de neur^onios na camada i，e k o número de camadas da arquitetura。5.1 Previs~ao do returno do ativo A seguir s~ao apresentadas as melhores arquiteturas em termos de assertivedade usando ativo BBAS3。结果表明，相关人员的视觉化形式是可行的。5.2排名结果显示，作为提议者的nas diversas arquiteturas Com o objetivo de facilitar o reconhecimento de padr~oes，作为主张者的aquelas que se mostraram superiores，作为提议者的arquiteturas que produziram o quarenta melhores desempenhos para suas a~oes，排名结果为1。这是一个表1，它是一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论，一个相对论。“相对论（%）”是指相对论和相对论。

在第3节中，没有caso，第1.3.6.3.1节中，参考数据的绝对误差为02083%。O segundo menor erro absoluto foi de 02086%para arquitetura“4.4.1.5.2”。一个相对论者的主张是，相对论者的比例为00571%。作为一个绝对的相对论，我们可以把它比作一个绝对的相对论。据估计，46%的相对误差来自于人口的相对误差，5%的相对误差来自于人口的相对误差，5%的相对误差来自于人口的相对误差，3%的相对误差来自于人口的相对误差，5%的相对误差来自于人口的相对误差，5%的相对误差来自于人口的相对误差，5%的相对误差来自于人口的相对误差。Na Tabela 3 ordenamos de forma lexicográfica（Ordenado de forma crecente pelo número de neur^onio de cada camada）被评为前40名的facilite a percep~ao de padr~oes de arquiteturas de rede。'Edifícil identificar qualquer relaco entre o número de neuro^onios na primeira camada e o desempenho da rede neural，n~ao conseguindo extrair qualquer observaco relevant nesta ordenaco.na Tabela 4époss vel visualizer comoéa distributico das arquiteturas em relaco ao número de camadas。9表1–前40名arquiteturas na ordem de desempenho–BBSA3Posico no RankingArquiteturasErro Absoluto（%）assertivedade relative（%）Posico no RankingArquiteturasErro Absoluto（%）assertivedade relative（%）1。3.6.3.13 . 4.1.1.20,20710,73784 . 4.1.5.20,20570,05714 . 1.1.4.30,20710,74676 . 3.4.4.40,2060,19971 . 5.4.6.40,20720,7625 . 6.

6.3.50,20610,25611 . 1.5.4.60,20720,77366 . 2.4.1.10,20620,29223 . 3.4.60,20720,77385 . 3.6.30,20650,41944 . 2.4.5.60,20730,82326 . 4.4.1.60,20650,45093 . 5.5.5.50,20730,84085 . 2.4.6.40,20660,47231 . 1.3.6.60,20730,85153 . 5.5.4.10,20660,47516 . 2.1.5.10,20740,86345 . 2.1.1.20,20660,5071 . 2.6.2.40,20740,86552 . 6.2.2.40,20670,52856 . 5.4.1.30,20740,86771 . 1.2.3.50,20670,55143 . 6.5.2.50,20740,86881 . 5.6.5.40,20680,58886 . 4.2.1.30,20740,8731 . 4.2.3.50,20680,58921 . 6.3.2.30,20740,87482 . 5.5.6.60,20680,58982 . 5.2.4.50,20740,89615 . 4.5.6.30,20680,60211 . 3.6.5.50,20750,90595 . 6.3.3.60,20690,62551 . 3.2.50,20750,90946 . 4.6.4.60,2070,68163 . 5.1.3.60,20750,91295 . 5.2.4.40,20710,73165 . 6.2.3.30,20750,91644 . 4.2.1.60,20710,73326 . 3.4.3.30207509187表2-前40名arquiteturas ordenadas de acordo com o número de infix~oesPosi~ao no RankingArquiteturasErro Absoluto（%）número de infix~oesPosi~ao no RankingArquiteturasErro Absoluto（%）断言相对论（%）3。5.5.4.10,21036 . 4.2.1.30,2125 . 2.1.1.20,21041 . 3.6.5.50,21211 . 1.2.3.50,21064 . 4.1.5.20,20862 . 5.5.6.60,21086 . 2.4.1.10,20953 . 3.4.60,21155 . 3.6.30,21013 . 5.5.5.50,21185 . 2.4.6.40,21031 . 1.3.6.60,21191 . 4.2.3.50,21081 . 3.6.3.10,20835 . 4.5.6.30,21086 . 3.4.4.40,20911 . 1.5.4.60,21155 . 6.6.3.50,20946 . 2.1.5.10,21196 . 4.4.1.60,21021 . 2.6.2.40,21192 . 6.2.2.40,21053 . 6.5.2.50,21191 . 5.6.5.40,21081 . 6.3.2.30,2125 . 6.3.3.60,21092 . 5.2.4.50,21215 . 5.2.4.40,21141 . 3.2.50,21214 . 4.2.1.60,21143 . 5.1.3.

60,21213 . 4.1.1.20,21145 . 6.2.3.30,21214 . 1.1.4.30,21146 . 3.4.3.30,21224 . 2.4.5.60,21186 . 4.6.4.60,21126 . 5.4.1.30,21191 . 5.4.6.402115表3–前40名arquiteturas ordenadas e agrupadas por ordem lexicográfica–BBSA3Posico no RankingArquiteturasErro Absoluto（%）assertivedade relative（%）Posico no RankingArquiteturasErro Absoluto（%）assertivedade relative（%）1。1.2.3.50,20670,55144 . 1.1.4.30,20710,74671 . 1.3.6.60,20730,85154 . 2.4.5.60,20730,82321 . 1.5.4.60,20720,77364 . 4.1.5.20,20570,05711 . 2.6.2.40,20740,86554 . 4.2.1.60,20710,73321 . 3.2.50,20750,90945 . 2.1.1.20,20660,5071 . 3.6.3.15 . 2.4.6.40,20660,47231 . 3.6.5.50,20750,90595 . 3.6.30,20650,41941 . 4.2.3.50,20680,58925 . 4.5.6.30,20680,60211 . 5.4.6.40,20720,7625 . 5.2.4.40,20710,73161 . 5.6.5.40,20680,58885 . 6.2.3.30,20750,91641 . 6.3.2.30,20740,87485 . 6.3.3.60,20690,62552 . 5.2.4.50,20740,89615 . 6.6.3.50,20610,25612 . 5.5.6.60,20680,58986 . 2.1.5.10,20740,86342 . 6.2.2.40,20670,52856 . 2.4.1.10,20620,29223 . 3.4.60,20720,77386 . 3.4.3.30,20750,91873 . 4.1.1.20,20710,73786 . 3.4.4.40,2060,19973 . 5.1.3.60,20750,91296 . 4.2.1.30,20740,8733 . 5.5.4.10,20660,47516 . 4.4.1.60,20650,45093 . 5.5.5.50,20730,84086 . 4.6.4.60,2070,68163 . 6.5.2.50,20740,86886 . 5.4.1.3020740867710表4-前40名arquiteturas ordenadas pelo número de camadasPosico no rankingarquiteturasero Absoluto（%）número de camadasPosico no rankingarquiteturasero Absoluto（%）número de camadasPosico 5。3.6.30,21015 . 5.2.4.40,21143 . 3.4.60,21154 . 4.2.1.60,21141 . 3.2.50,21213 . 4.1.1.20,21141 . 3.6.3.

10,20834 . 1.1.4.30,21144 . 4.1.5.20,20861 . 5.4.6.40,21156 . 3.4.4.40,20911 . 1.5.4.60,21155 . 6.6.3.50,20944 . 2.4.5.60,21186 . 2.4.1.10,20953 . 5.5.5.50,21186 . 4.4.1.60,21021 . 1.3.6.60,21195 . 2.4.6.40,21036 . 2.1.5.10,21193 . 5.5.4.10,21031 . 2.6.2.40,21195 . 2.1.1.20,21046 . 5.4.1.30,21192 . 6.2.2.40,21053 . 6.5.2.50,21191 . 1.2.3.50,21066 . 4.2.1.30,2121 . 5.6.5.40,21081 . 6.3.2.30,2121 . 4.2.3.50,21082 . 5.2.4.50,21212 . 5.5.6.60,21081 . 3.6.5.50,21215 . 4.5.6.30,21083 . 5.1.3.60,21215 . 6.3.3.60,21095 . 6.2.3.30,21216 . 4.6.4.60,21126 . 3.4.3.302122观察结果表明，在神经系统重新恢复的过程中，所有的神经系统都会受到影响。如果你想成为一名优秀的教师，那么你就必须要成为一名优秀的教师。Jána Tabela 5，ordenamos as redes neurais pelo número de inflex~oes tal que seja possível identificationcar algum padr~ao relative ao número de inflex~oes mais prevalents nas arquiteturas melhor classificadas.这本书的第五章中，作者是一位作家。'Epossível notar que，redes que possuem três inflex~oes ou mais s~ao menos prevalentes。这是一个受欢迎的人。Portanto，para confirmar se为前40名的神经发育差异，necessário realizar um teste de hipótese，também apresentado a seguir no item 0。5.3测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员无性别歧视，测试员人数前40名。

Número de Camadas Como foi definido anteriormente，no item 4，o Número máximo de Camadas ocultas adotado foi 5。Com isso，para um dado conjunto de par–metros，podemos calcular a Propro~ao  《人口与比例》杂志, nas arquiteturas testadas na前40名arquiteturas，testando se = . Na Tabela 5 temos a probabilidade associadaás arquiteturas com um determinado número de camadas dentro de popular~ao.Para se obter a probabilidade se encentral dentro da amostra前40名arquiteturas com um determinado número de camadas，准确地说，阿奎特图拉斯的比例与阿奎特图拉斯的比例与阿奎特图拉斯的比例与阿奎特图拉斯的比例与阿奎特图拉斯的比例与阿奎特图拉斯的人口比例相同。多梅莫斯·科莫（Tomemos como）是阿奎特图拉斯足球俱乐部（arquiteturas）排名前40位的例子（见linha destacada na Tabela 5）。A proporc~ao do número de arquiteturas com este número de camadas ocultas foi de 00750（dada por 3/40，pois se observaram 3 arquiteturas com 4 camadas ocultas nas top 40 para estativo）。O número de arquiteturas com no máximo 6 neur^onios por camada e 4 camadas ocultasédado por 64=1.296。Logo，a proporc~ao de arquiteturas com este número de camadas na popularo total，第01389页（dada por 1.296/9.330）。加尔各答有可能，11  , de se encontrar numa amostra de tamanho n，no caso igual a 40，um número de arquiteturas k，no caso igual a 3（número de arquiteturas com 4 camadas ocultas encontradas nas top 40），de 01047 ou 10,47%。10%的显著性水平，如分析性质所示。