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基于深度信念神经网络+长短期神经网络的降雨量预测，基于dbn-lstm的降雨量预测，dbn原理，lstm原理

news 2026/4/7 8:42:46

目录

背影
DBN神经网络的原理
DBN神经网络的定义
受限玻尔兹曼机（RBM）
LSTM原理
DBN-LSTM的降雨量预测
基本结构
主要参数
数据
MATALB代码
结果图
展望

背影

DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，通过dbn进行无监督学习提取特征，然后长短期神经网络LSTM进行训练预测，达到更准确预测的目的

DBN神经网络的的原理

在这里插入图片描述

深度信念神经网络DBN的定义

深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。

从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。

作为神经网络，神经元自然是其必不可少的组成部分。DBN由若干层神经元构成，组成元件是受限玻尔兹曼机（RBM）。

受限玻尔兹曼机（RBM）

RBM

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