【摘 要】
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本文将神经网络理论应用于水电工程造价估算,有效地实现了水电工程特征与造价估算之间的复杂非线性映射关系,并利用忆阻器来改善神经网络权值的学习训练速度,从而提高了神经
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本文将神经网络理论应用于水电工程造价估算,有效地实现了水电工程特征与造价估算之间的复杂非线性映射关系,并利用忆阻器来改善神经网络权值的学习训练速度,从而提高了神经网络水电工程估算的精确性和时效性。
In this paper, neural network theory is applied to the cost estimation of hydropower projects, the complex nonlinear mapping relationship between hydropower engineering features and cost estimates is effectively realized, and memristor is used to improve the learning and training speed of neural network weights, Neural Network Hydropower Engineering Estimation Accuracy and Timeliness.
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