Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Weather plays a significant role in terms of life, property, agriculture and industry. Neural networks are capable of predicting the non-linear behavior of weather without the physics being explicitly explored. The most common method to train neural networks is through gradient decent based back propagation algorithm. But back propagation algorithm suffers from several disadvantages like local minima problem, slow training, and scaling problem. So the ways to solve these problems by hybridizing it with genetic algorithms. The hybrid technique can learn efficiently by combining the strengths of genetic algorithm with back propagation algorithm . The hybrid neural networks are more qualified if only the requirement of a global searching is considered. It is good at global search i.e. not in one direction and it works with a population of points instead of a single point. Also it blends the merits of both deterministic algorithm BP and stochastic optimizing algorithm GA.