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MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控胡州制系统等领域。链接包含各版本Matlab软件及相关裤春蔽基础和进阶视频教程森则及资料，涉及统计，信号处理，图像处理、量化等方向。

Matlab那个DeepLearnToolBox，其实入门很不错的，而且特比好用，代码写的非常简单明了。

DeepLearnToolbox是一个简单理解CNN过程的工具箱，可以在github下载。

net中一些参数进行说明：

netfv： 最后一层隐藏层的特征矩阵，采用的是全连接方式

neto: 最后输出的结果，每一列为一个样本结果

netod: 最后一层输出层所对应的残差

netfvd: 最后一层隐藏层所对应的误差(全连接的方式)

我有回答过类似问题。这个可以写个m程序去求解，我之前也遇到类似的多元非线性方程，大概思路是这样的：比如你有四个变量，然后就需要四重for循环，然后这四个变量可以设置各自范围和步长，比如一个变量从-100到100，然后步长001，然后就可以算出所有结果，选取最接近方程成立的值（误差可以自己定，比如误差在005以内即可接受），然后就可以输出大概解了，这个解虽然不是精确理论解，但是工程够用了。如果发现求不出解，那么试试继续减小步长。

希望对你有帮助！

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传统通过调查取得OD矩阵的方法由于成本高、调查工作量大等原因难以频繁实施。同时，城市流动人口激增，通过调查获取其出行信息相对困难，使得调查结果准确性和代表性具有一定的局限性。城市交通信息化建设的蓬勃发展为以交通分析为目的的OD矩阵获取提供了另一条有效途经。如何基于采集数据，完成OD矩阵反推，进而获取一般路网或局域路网的交通信息具有必要性和实际意义。本文在对国内外相关研究进行综述分析的基础上，以城市道路网为研究对象，建立了OD矩阵反推模型与算法，探讨了以交通分析为目的的交通分区方法的影响及面向局域路网的数据采集方案和OD反推方法。本文首先分析了城市交通出行特征和道路组成特点，指出：城市交通出行具有d性特征，应在OD矩阵反推中予以考虑；不同重要程度的道路在OD反推中应赋予不同权重。基于这一分析结果，构建了基于部分道路采集流量的机动车出行OD矩阵反推双层规划模型：该模型充分考虑了出行需求的d性特征；引入不同重要程度道路的权重项，分析结果表明考虑权重后OD反推效果明显改善。本文针对双层模型存在的NP—hard问题，提出了利用模拟退火遗传算法，并给出了算例。而后，本文基于OD矩阵反推中存在的不唯一问题，对面向交通分析的OD 矩阵反推中的交通分区问题展开讨论，实例分析表明：在利用OD矩阵反推进行流量分配时，交通分区可以有多种方案，灵活性可以较大，可在对路网拓扑结构及可达性进行分析后，选择合理的。点和D点进行相应工作。

你好

直接在百度文库里就可以找到

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