elman神经网络算力更强

1. 自动驾驶的关键，是硬件还是软件，大家有知道的吗

对于智驾而言，硬件和软件都非常重要。硬件决定了软件的天花板，软件决定了用户体验。只不过相对于硬件性能的突破性提升，软件算法到了必须变革的时刻。而这也正是我们会推出RISING PILOT 全融合高阶智驾系统的初衷，我们希望智能驾驶游戏规则从此将被改变。

而RISING PILOT则是将前面两个融合过程同步进行，并将各自最后的结果，再进行一次混合验证，从而得到更快、更准、更安全的检测结果——“黄色-体型偏小-移动缓慢-柯基”，并执行减速停车指令。很明显，全融合算法会更加准确、安全，如同一个数字虚拟的教练，让我们在驾驶时，更放心、更从容。但其背后所需要处理的数据量无疑更庞大，而且融合过程更加复杂，对算力的要求远比前融合更高，所以大家就能理解为什么开篇就会说到硬件对于全融合算法的绝对重要性。

2. elman神经网络能够解决的问题,还有其他什么网络能够更好的解决

还可以使用GRNN神经网络，效果非常好，并且训练速度非常快。广义回归神经网络GRNN：径向基神经元和线性神经元可以建立广义回归神经网络，它是径RBF网络的一种变化形式，经常用于函数逼近。在某些方面比RBF网络更具优势。
在MATLAB中，直接使用net=newgrnn(P,T,spread)就能以非常快的速度设计出一个GRNN网络，其进行训练及预测时，效果非常好，不会比elman神经网络差。扩展常数SPREAD不能太小，才能使部分径向基神经元能够对输入向量所覆盖的区间产生相应，但也不能太大，否则计算困难。可以通过试凑来获得最佳扩展常数。

3. elman神经网络和rnn有什么关系

深度学习是多层的神经网络。RNN和elman神经网络是深度学习的主要内容之一。深度学习绝不仅仅是多层的神经网络。网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(Recurrent Neural Network)便应运而生了。Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。

4. PNN神经网络,BP神经网络,Elman神经网络,ANN神经网络,几种神经网络中哪个容错能力最强

多层前向BP网络是目前应用最多的一种神经网络形式, 它具备神经网络的普遍优点！

5. 采用什么手段使神经网络预测更加准确

1. 优化神经网络结构。如BP神经网络改变隐层神经元数量、训练算法等；

2. 使用其他神经网络。如Elman神经网络考虑了前一时刻的输出，比较适合用于预测，预测效果往往更好。RBF神经网络的训练速度很快，训练效果也很好。
   

3. 改进的神经网络算法。例如BP神经网络增加动量项、自适应学习率等措施，防止陷入局部极小影响预测效果。

4. 组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来，如遗传算法优化初始权值，再训练。这种方法比较灵活，可以和许多算法融合。

5. 全面考虑影响因素。未来的预测值受许多因素影响，所以应该在基于历史数据的基础上，充分考虑各种因素，考虑得越周全，预知信息越多，预测效果一般更好。

6. 预测 一般有哪些方法 神经网络

时间序列预测只要能转化为训练样本，即可使用神经网络进行训练。目前常用的几类人工神经网络，如BP神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络、小波神经网络以及各类组合神经网络，都是可以应用在时间序列预测中的。
预测效果较好的一般有：1、GRNN神经网络、RBF神经网络。局部逼近网络由于只需调整局部权值，因此训练速度较快，拟合精度也较高。2、Elman神经网络。由于Elman神经网络的承接层的延时算子，使得网络可以记忆历史信息，这正好与时间序列预测的原理相同，极其适于应用于时间序列预测。

7. ga-bp神经网络预测效果不好

。
1. 根据你的预测对象的特性选取合适的输入层、输出层和隐层神经元数目。
2. 选择合适的神经网络训练函数。
3. 保证足够的训练样本数据，并且确保这个训练样本数据有足够的精度能够反映需要预测的对象的特性。
谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、BP神经网络的精度低，怎么解决？
建议用RBP神经网络进行训练如何提高bp神经网络的准确率。使用方法：
x=-1:0.1:5;
y=-1:0.1:5;
z=x.^2.*y-0.1*x+2*y;
net=newrbe([x;y],z); %创建一个RBF网络
t=sim(net,[x;y]);%仿真未经训练的网络net
plot3(x,y,z,'rd');hold on
plot3(x,y,t,'b-');
3、怎么才能使bp神经网络预测的结果更准确
这个问的太哪个了吧，神经网络预测一般也就是对已有数据进行非线性拟合而已，简单的说，他只是一个拟合方法，只是与传统的拟合方法相比有一些优点。用神经网络预测也不会是一定很非常准确的。
4、采用什么手段使神经网络预测更加准确
优化神经网络结构。如BP神经网络改变隐层神经元数量、训练算法等；

使用其他神经网络。如Elman神经网络考虑了前一时刻的输出，比较适合用于预测，预测效果往往更好。RBF神经网络的训练速度很快，训练效果也很好。

改进的神经网络算法。例如BP神经网络增加动量项、自适应学习率等措施，防止陷入局部极小影响预测效果。

组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来，如遗传算法优化初始权值，再训练。这种方法比较灵活，可以和许多算法融合。

全面考虑影响因素。未来的预测值受许多因素影响，所以应该在基于历史数据的基础上，充分考虑各种因素，考虑得越周全，预知信息越多，预测效果一般更好。

5、优化初始权值及阈值为什么可以提高bp神经网络识别率
bp的学习过程就是不断的网络训练工程，而训练的就是利用权值和阈值的激活函数计算输出的。权值与输入相乘，经过激活函数计算出的值与阈值比较，达到阈值的可输出，不满足的则返回继续训练。因此可以提高识别率。
6、bp神经网络遇到新的数据，就预测不准，怎么弄？
预测数据的话BP不是特别好用，最好用Elman反馈神经网络或者RNN循环神经网络，这些有记忆功能的网络比较好用。bp主要和你选择的隐含层数，和误差范围，学习率有关。你可以调节相关参数来改变神经网络，获得更精确的结果。

7、BP神经网络误差如何提高
你好，误差大，第一步需要尝试的是做归一化处理。有线性归一化，有对数函数归一化等等，这个你可以去网上搜索数据归一化方法，有相关的代码，应该。
第二部需要做出的改动是隐层节点数量，如果节点数量太多，那么结果的随机性就会很大，如果太少，那么复杂数据的规律计算不出来。多少层节点最合适，这个目前除了一个一个试没有更好的办法。但是你会发现每一个相同的结构计算出的结果却不尽相同，这个时候就需要考虑后续的问题。
第三步尝试，变换transfer function。麻烦你查查字典，因为我不是用中文学的神经网络。我姑且翻译成传输函数。传输函数在matlab中内建了3中 pureline logsig tansig。分别有不同的应用范围。因为没看到你的数据，我也不清楚具体应该推荐你用哪一种。不过你可以去网上搜索一下三种传输函数的特点。
如果有用请给“采纳”谢谢。

8、BP神经网络仿真时仿真结果准确率低。请问高手如何处理 5
是预测低还是拟合低？
如果是预测那没办法的，如果是拟合低，可以重新选择网络种类或者网络结构

8. 首搭量产激光雷达，蔚来ET7自动驾驶系统实现跨越进步

2021年被认为是激光雷达的量产元年，伴随着技术成熟和成本下降，激光雷达前装量产成为可能，各大厂商也纷纷发布了自己的激光雷达量产车型。

由于是摄像头的局限性，以及特斯拉屡屡发生的车祸告诉我们，当前高级别的自动驾驶，离不开激光雷达。所以对于蔚来ET7的整套行车感知设备，我们决定还是从激光雷达说起。

在量产车里，目前搭载有激光雷达的屈指可数。此前奔驰S级和奥迪A8所搭载的激光雷达，在安装方面优先考虑了美观度因素，它们安装的位置，都是隐藏在了车头。【本文来自易车号作者汽车葫芦圈，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】