神经网络体系结构在地震预报中的应用研究

观察amostra的比例，人口的比例，可能存在的可能性，以及可能存在的问题。作为一个独立的国家，我们必须坚持自己的主张。Portanto，tal observasco pode serum indicative de que quanto mais camadas adicionarmosárede neural，pior seráseu desempenho assertivo。作为一个独立的国家，我们必须坚持自己的主张。表5——阿奎特图拉斯-阿奎特图拉斯-阿奎特图拉斯-阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特拉·阿莫斯特，tambémérealizada uma análise assumindo se uma distributi~ao normal para o número médio de neur^onios por camada，dado que esse valor se trata da somatória das médias do número de neur^onios em cada camada。表6的代表，形式上是一个积极主动的人，有可能成为一个积极主动的人，并被评为前40名的阿尔奎特·图拉（arquiteturas tèum desempenho superioráda populationèo devido ao nèmero médio de neuronios）。尽管如此，10%的人认为这是一个重要的事实，但在不同的情况下，这是一个重要的事实，因为这是一个重要的事实。

Portanto，n~ao háindícios de que o a média do número de neur^onios por camada dentro de uma arquitetura，seja de fato um par–metro relevant para explicar o desempenho assertivo da rede neural。表6-Distribuico Normal-神经医学院（média de neur^onios）排名前40位的arquiteturas。Média da AmostraDesvio padr~ao da popular~aop-valor14991042640,50Desvio padr~ao do número de neur^onios de forma análoga o que foi to na anteriormente，一个Tabela 7Erro！恩孔特拉达广场。概率计算效用分布正常。Neste caso a característica analisadaéo desvio padr~ao do número de neur^onios。新政（Novatemente rejeitamos a hipótese nula de que a média da amostraéigualámédia da popular~ao），新政（sendo assim possível perceber que também para este caso n~ao hádiferenca entre a média da popupopular o）位列前40名。对于神经系统错误的相关解释，请注明。12表7-Desvio padr~ao do número de neur^onios múdio comparidoápopularúo.m~adia da AmostraDesvio padr~ao da popupularcop-valor365078580，50Número de inflexx~oes Na Tabela 8úa resentado número de redes com um deterado número de inflexx~oes que se encentram aquelas neurais tiveram desempenho断言。Novatemente，因为primeiras colunas apresentam quantas redes neurais com 0、1、2和3 Indexx~oes est~ao na sele~ao as Top 40 arquiteturas。计算人口比例和分配比例的概率，利用二项优先权。在10%的意义上，对于2和3个拐点，拐点的意义是不受欢迎的。Neste caso，aindaépossível perceber que ao possuir 3 influx~oes a rede tem desempenho pior。

Porém，de forma contrária ao esperado，第2段拐点，作为一个高级管理者。意甲足球赛中，所有人都有一个变化，这是一个神经系统的变化，一个神经系统的变化，一个神经系统的变化。在《分析》中，número de inflex~oes máximo analisado，núpossível fazer qualquer influencia com relacao compartmento do desempenho assertivevo em funco do número de inflex~oes dado um um compartmento núo linear。èpossívelque para o número de influx~oes analisado，n~ao seja possível de fato verifycar qualquer rela~ao entre o número de influx~oes e o error cometido por uma determinateada arquitetura Tabela 8-Teste da amostra前40名arquiteturas do número de influx~oes。努梅罗·德·英菲克斯·努梅罗·德·阿奎特图拉·阿奎特图拉·阿莫斯特拉普罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗波罗。这是一种确定性的方法，它能确定神经系统的神经系统和神经系统的计算能力，并能比较出两者的比例，是前40名的确定性方法（amostra）和实现性方法（assa análiseésemelhanteáda para o número de camadas）。一个有助于可视化推断的组织图。这是一种观察方式，它表明了神经系统的正常工作时间和神经系统的正常工作时间。

5.4回归线性Múltipla Com o intuito de verificar se háalguma correlaúo（线性）entre os par–metros de arquitetura considerados e o desempenho assertivo das redes，éapresentada uma回归线性Múltipla。这是一个共同目标的首要目标，它将关系的形式确定为一种主张。线性回归的实现条件，是一个解释变量的相关矩阵（定义为第4.6项），是一个多线性数据环境问题的变量。'Epossível perceber pela matriz que，como esperado，o número de neur^onios tem grande correla~ao com o número médio de neur^onios e，13 portanto，na regression~ao linear，excluiremos o o número médio de neur^onios。Na Tabela 11作为variáveis explicativas s s~ao作为Na primeira coluna（e novatemente listadas abaixo）的一个代表，是一个不同层次的依赖者，它的主体是一个在观察之前进行反击的主体。我们的研究对象是受影响的儿童和神经系统疾病患者。O desvio padr~aO apresentado na terceira colunaéuma de dispers~aO desta variável explicativa，podendo ser usado para entender O qu~aO abrangenteéa popular~aO coluna，apresentado p-valor，quea probabilidade para que coeficientado seja igual a zero dado um intervalo com 95%de confiana，apresentado naúltima coluna。零p-valor系数最大的不同，是一个重要的变量，解释了与变量相关的线性关系。

表9：神经网络前40名arquiteturas的确定概率——BBSA3。Número de Neur^ooniosnúmero de Arquiteturas na amostraproco da amostraproco da人口基数000109957000020915000004098000096630001709336000330875400060078600010330661200166051700253035890050036202519002500489027000250062302900751004400075008505257009228016590075009510102107009230167700840227050073502315006000260026740461015150025033103200221040940013580500075073990038086040,001609377000509788000109957表格10-correlaco das características da arquiteturaERRON\\uAdasn\\uNeuroniosn\\u MED\\uNeuroniosdesvio\\u N\\uNeuroniosn\\uIndexoxero da PREVIS\\o10000N\\u CAMADAS-0055310000N\\u Neuronios01172041431000N\\u MED\\u Neuronios0156600000902810000Desvio\\u N\\u NEURONIOS-00200020050601000N\\u U IndexoES-00215259901076000000138710000èpossívelperceber que o número de inflex~oes aparentement n~aháuma correlaco linear com a somatória do erro quadrático das redes neurais。Jáo número de camadas，revela pelo coeficiente um comportmento differente do observado na amostra，ou seja，pelo queé14 observado，quanto maior o número de camadas，melhor seráo desempenho assertivevo da rede neural。

表11-阿尔基塔图拉地区线性回归模型（Regression~ao linear do par–metro de arquitetura pelo desempenho da rede neuralVariável explicativacoefficientedesvio Padr~aotp valor）>| t | Intervalo com 95%de confican\\u camadas-00052000005-105000000[-00062003，-00042494]n\\u neuronios00090001150700000[0000747611]n\\u neuronios-000900005-18300670[-00019245，00000643]n\\u IndexoES-0000100002-04906260[-00005764，00003471]\\u cons0247100022112970000[02427735，02513472]O número de neur^onios também teve comportamento，n~aO esperado，pois esperava se que quanto mais neur^onios menor fosse O erro，queéO oposto ao resultado apresentado。Quando analisamos o desvio padr~ao do número de neur^onios por camada，também encontralmos um comportmento oposto ao esperado。Esperava se que，para um desvio padr~ao menor，tivéssemos um erro menor；porém、pelo apresentado、quanto maior o desvio padr~ao、menoréa somatória dos erros quadraticos。这是一种内部质量信息循环。O número de inflex~oes possui um coeficient negative e、portanto、signindo que、quanto maior O número de inflex~oes、menor serarro。在前40名arquiteturas中，更新的结果是预期的结果，而不是第0项。O R2 ajustado foi de 00267，与神经解释相关的特征具有显著意义。这是一条线性的道路，这是一条道路。'Epossível perceber que，de fato，hárelaces n~ao lineares quando，por examplo realizamos a returnal~ao linear utizando quadrado da variável explicativa。

为了证明这一点，iremos utilizar a variável número de NEURONIOS（n\\u NEURONIOS）e elevaturemos ela ao quadrado Para que seja realization做了一个回归，回归出一个线性的变化水平。Na Tabela 12，possível perceber que de fato signifitive as variáveis explicatives as N\\u NEURONIOS e N\\u NEURONIOS\\u 2（que nada maiséque o Número de neuroúnios ao quadrado）e，portanto，provavelmente a relacdo Número de neuroúnios com o erro cometido pela rede neuroúN~ao linear。Embora n~ao seja apresentado aqui，podemos realizar a mesma inference para as outras características，o que seria uma das explica~oes para o R2 ajustado ser baixo。逻辑上，现有的各种影响因素都没有错误，它们都是相关的参与者。表12-线性回归-误差分析-解释有效的ESVIO Padr~aotp valor>| t | Intervalo com 95%确认神经元-000070003-2170300[-00012958，-00000651]N\\u NEURONIOS\\u 2000000000041200000[00000201，00000567]\\u consu0234800026911500000[02297912，02398922]ebemos aquiuma forte influncia do Númermer o de camadas，请注意新事物和拐点。不同的图像是由不同的信息组成的。我们的重要信息来自于我们的神经系统，0.2%来自于我们的大脑，2%来自于我们的大脑，2%来自于我们的大脑，2%来自于我们的大脑。6结论：对于不同的特征，我们可以将其解释为不同的神经系统特征。

结果是，在不同的神经系统中，有不同的神经系统需要不同的人群。作为melhores redes neurais em termos de assertivedade e apresentamas，de forma estaística，quais as característica que as differentiaram，15额外的人口需求是因为梅尔霍斯（melhores）重新定义了主张和主张、形式和质量。关于线性问题的策略，可以证实线性回归的结果，这是一个相互关联的过程。有兴趣的观察者可以观察到一个回归的系数，这是一个共同的特征。Em alguns casos，como foi visto para o número de neur^onios，quanto maior o número maior o erro。Porém vale ressattle que，conforme foi apresentado，n~ase trata de uma rela~ao linear。结果表明，最重要的是，在确认是否存在一个新的时间间隔时，必须保持一致性，因为新的时间间隔可能会使人失去自信。在研究过程中，研究人员应根据研究对象的不同，对神经系统进行研究。在决定问题的解决过程中，决定的对象是受影响的人群，而不是受影响的人群。一位名叫trabalho também uma característica n~ao的专家介绍了这一变化。

Como mostrado no item 5.1，e possível perceber que se destacam negativement arquiteturas que possuem maior número de inflex~oes，e para alguns casos，quando n~ao háinflex~oes，o desempenho aparentemente foi melhor，fazendo com que aquela arquitetura estivesse entre，排名前40。当一方观察到绝对错误时，他们会认为这是一个错误。Portanto，Conclusionímos que de fato，一种无神经系统疾病的急性流感，最常见的是对神经系统的巨大影响。如果要限制设备的使用流程，就要限制人们对神经系统的需求。这是一个令人困惑的问题，也是一个有限责任的问题，一个有影响力的变化，一个线性中心的变化。A forma como o A metodologiaéaplicada pode indicatar um caminho important para o desenvolvimento de modelos de otimiza~ao de treinamento，tais como o proposto por Falhman（1989年）。奥特拉·阿普利察·奥蒂米扎·德·阿尔戈里莫斯·塔伊斯·科莫·德·塞莱昂·格尼蒂卡，面向东方的大众和整个阿莱托利亚。Aindaépossível expandir o espaco amostral usado para estudo aumentando a assertivedade do trabalho，utilizando se um poder de processamento maior e uma série de dados mais abrangente este problema poderia ser cercado com mais assertivedade。这是一个很好的解决方案，它可以帮助我们更好地解决问题。一种形式是不同的分析性质，它是一种不充分的数据，它是一种关系中心，它是一种线性性质。

在形式上，我们的承诺是相互关联的。7参考ABDOU，H。；波顿，J。；EL-MASRY，A.《埃及银行业信贷评分中神经网络与传统技术的比较》。专家系统与应用，普利茅斯，2008年。27、ARNAUD，A.L.等人，Modelo Híbrido com将神经系统的人工神经系统和神经系统的监管重新定义为信用评分问题。XXV巴西国会议员（S.n.）。2005年，第922-931页。BALKIN，S.D。；ORD，J.K.单变量时间序列的自动神经网络建模。《国际预测杂志》，华盛顿，2000年。509-515. BEHRAMMIRZAEE，A.《人工智能在金融领域应用的比较研究：人工神经网络、专家系统和混合智能系统》。神经计算机与应用，Londres，2010年5月30日。31、BENARDOS，P.G。；VOSNIAKOS，G.C.优化前馈人工神经网络架构。人工智能，Atenas，2006年6月29日。18.16查加斯，G.M.B.巴西商业银行（Precificaco de opces de dolar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algorítmos genéticos）。格图利奥·巴尔加斯基金会。圣保罗，第77页。2006年，FAHLMAN，S.E。；LIBIERE，C.《级联相关学习体系结构》。卡内基梅隆大学。匹兹堡，第17页。1989年，FAMA，E.F。；法国K.R.股息收益率和预期股票回报率。芝加哥大学。芝加哥，第3-25页。1988年，FAMA，E.F。；FRENCH，K.R.股票和债券收益中的常见风险因素。芝加哥大学。芝加哥，第3-56页。1989年，FARIA，E.L.D.等人，通过神经网络和自适应指数平滑方法预测巴西股市。专家系统与应用，里约热内卢，2009年里约热内卢25日。4、FELIZARDO，L.K。