基于BP神经网络模型的PearsonIII型曲线参数预测方法

摘要

本发明提供基于BP神经网络模型的PearsonIII型曲线参数预测方法，包括如下步骤：定义PearsonIII型曲线函数，设置若干参数组，将参数组中的参数代入PearsonIII型曲线函数中，并确定20个横坐标，刻画若干条PearsonIII型曲线，根据刻画的若干条PearsonIII型曲线，构建BP神经网络，并获取PearsonIII型曲线中坐标点的纵坐标，BP神经网络通过梯度下降法对获取的纵坐标进行误差修订，并通过对节点和梯度进行定义和注册，保证PearsonIII型曲线参数预测的顺利运行，BP神经网络对纵坐标进行准确率测试，从而实现PearsonIII型曲线参数预测；通过构建BP神经网络对函数参数进行预测，较于传统的曲线预测方法，操作效果更为简便准确，并对所预测的一组参数对应的纵坐标值进行误差修正，更贴近于现实应用。