誤差反向傳播技術性是雙層前聵ann常見的學技術。假如互聯網有充足多的隱藏層和隱藏結點及其適合的激勵函數，雙層ann只有完成必須的投射，沒有立即的技術性挑選佳隱藏層、結點數和激勵函數，一般用嘗試法處理這個問題，反向傳播訓煉優化算法是基本上的更快降低法，輸出結點的誤差意見反饋回互聯網，用以-值調節，檢索佳。
建立相匹配的控制模型，同時根據數據實時反饋選擇控制方案，持續進化，給出優控制參數值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是---的算法支持：決策機tmai可根據用戶設置的室溫目標數據，完成復雜運算后直接給出控制目標參數，如供水溫度等。決策機tmai模型可以解決傳統控制模型中室溫數據滯后性問題，-控制器設備，結合氣候參數---、預知合理控制目標值，提前-，平抑室溫波動。
以用戶綜合室溫為控制目標，直接指導現場換熱站、燃氣鍋爐的供水溫度控制，實現供熱系統智能化升級。智能決策機tm通過通訊系統及云端獲取一次、二次側流量、壓力、溫度、抽樣室溫、氣候參數等數據。決策機tm內置的-ai具備邏輯推演、規律識別并自動尋優能力，可在2~3周時間內完成大數據---學習
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