A: A Neural Network model using a g

A: A Neural Network model using a genetic algorithm for the learning
procedure [NN (GA)].
B: A Neural Network model using a genetic algorithm + backpropagation for
the learning procedure [NN (GA+BP)].
Furthermore, Models A and B will be compared with the standard NN model:
c: A Neural Network model using a backpropagation algorithm for the learning
procedure [NN(BP)].
These three categories of neurocomputing models will be compared with a
conventional choice model often used in transportation research, viz.:
D: A Logit model using a Newton-Raphson algorithm for the calibration
procedure.

Kết quả (Việt) 1:

A: A mạng nơ-ron mô hình bằng cách sử dụng một thuật toán di truyền cho học tậpthủ tục [NN (GA)].B: A mạng nơ-ron mô hình bằng cách sử dụng một thuật toán di truyền + backpropagation choCác thủ tục học tập [NN (GA + BP)].Hơn nữa, Model A và B sẽ được so sánh với các mô hình NN tiêu chuẩn:c: A mạng nơ-ron mô hình bằng cách sử dụng một thuật toán backpropagation cho học tậpthủ tục [NN(BP)].Ba loại của neurocomputing mô hình sẽ được so sánh với mộtthông thường mô hình lựa chọn thường được sử dụng trong nghiên cứu giao thông vận tải, viz.:D: một hàm lôgit mô hình bằng cách sử dụng một thuật toán Newton-Raphson cho hiệu chuẩnthủ tục.

Kết quả (Việt) 2:

A: Một mô hình Neural Network sử dụng một thuật toán di truyền cho học hỏi
thủ tục [NN (GA)].
B: Một mô hình Neural Network sử dụng một thuật toán di truyền + lan truyền ngược
cho. Các thủ tục học tập [NN (GA + BP)]
Hơn nữa, mô hình A và B sẽ được so sánh với các tiêu chuẩn mô hình NN:
c: Một mô hình Neural Network sử dụng một thuật toán lan truyền ngược cho việc học
tập. thủ tục [NN (BP)]
Ba loại mô hình neurocomputing sẽ được so sánh với một
mô hình lựa chọn thông thường thường được sử dụng trong giao thông vận tải nghiên cứu, tức .:
D: Một mô hình Logit sử dụng một thuật toán Newton-Raphson cho việc chuẩn
thủ tục.