1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....中国人民大学出版.间。然后用函数建立模型其中是限定输入范围，即定义到，之间分别对应网络的输入节点数，隐含节点数与输出节点数，输入节点和输出节点与输入数据输出数据的矩阵行数有关，隐含节点数由试算法得出，经过试算，最后确定隐含节点数为则对应网络的输入函数，传递函数与输出函数是梯度下降动量和自适应的算法训练函数是带动量项的学习规则。设定网络的参数，其各项含义已经在程序中给出解释。训练网络，利用函数读入训练数据，自动对网络进行训练。,为归化后的训练数据。仿真预测，用函数读入测试集输入数据，利用训练好的网络进行测试。为归化后的测试集输入数据，因为预测时输入的数据为归化后的数据，为了使预测结果能够返回变为用水量数据，就必须对预测结果进行反归化。反归化由函数实现，那么预测结果就为。最后将预测结果与真实值进行对比，得到两者之间的误差。.实例分析为预测天时刻的时用水量，即网络的输出取这天这个时刻的时用水量，网路的输入取这天前天同样时刻的时用水量......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....训练样本和测试样本数目为个和个。对于不同神经网络的结构，利用训练样本训练该神经网络，根据训练误差的收敛速度来选择隐含层单元数。经过比较，网络的最优结构为个隐层隐含层节点数为个隐层。隐含层节点数为的神经网络经过训练后，预测相对误差结果详见表.,预测相对误差的分布详见表.，得到的预测相对误差平均值为.。表.相对误差表时间原始用水量预测相对误差表.相对误差分布表误差范围所占个数所占比例.由表.可见，占总误差数目近的相对预测误差都小于，采用预测时用水量具有较高的预测精度。图.相对误差分布曲线预测结果与实际用水量曲线如下图.预测用水量曲线与实际用水量曲线对比由根据其他学者的计算结果可知时间序列三角函数分析法的相对预测误差般为灰色系统理论预测法的相对预测误差大些，为小波分析法其相对预测误差范围为而神经网络的绝大部分误差都不超过。可见，神经网络方法对城市时用水量的预测效果明显好于其他方法。.本章小结本章通过计算机语言程序，利用市的时用水量实测数据......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....并通过预测时用水量，验证了神经网络时用水量预测模型具有比其他传统预测方法更高的预测精度。第四章结论与展望.研究结论时用水量预测方法的研究在城市供水系统的优化调度中有着举足轻重的地位，本文在前人研究的基础上，利用神经网络理论建立了时用水量预测模型，并利用实测的时用水量观测数据资料对所提出的预测理论和模型进行了相应的实例验证分析探讨。经过比较，证明了神经网络预测方法比传统时用水量预测方法精度更高，更稳定。.研究展望尽管时用水量预测方法的理论研究己日趋完善，但是要应用于实际优化调度实践还任重道远，仍有大量的问题有待于进步研究解决预测模型的有效与否很大程度上建立在合理的参数选择上，参数选择过程无形中增加了时用水量预测建模的复杂程度，种准确的快速参数确定方法的研究还有待于进步深入。值得指出的是年中春节“.”及“.”黄金周等长假的用水量变化与其它时候表现出明显的不同。如果仅采用时间序列法进行预测，可能会产生较大的误差......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....实际管网获得的时用水量数据都是有噪音的数据，部分数据还会出错，因此如何处理数据中的噪音以及如何进行数据纠错还有待进步研究。致谢本课题在选题及研究过程中得到了陈磊老师的热情关心和精心指导。陈老师经常关心和询问我的论文进度，并细心不厌其烦地为我解答难题，帮助我开拓了论文的思路，并给予了我热忱的鼓励。陈老师丝不苟的作风，严谨求实的态度，踏踏实实的精神使学生受益颇深，给学生以终生受益无穷之道。对陈老师的感激之情是无法用言语表达的。感谢李军老师刘俊萍老师严敏老师高延红老师等对我的教育培养。他们细心指导我的学习与研究，在此，我要向诸位老师深深地鞠上躬。同时我还想感谢浙江工业大学的领导，是他们为我们创造了这么良好的学习生活条件，才使得我能顺利完成这篇论文。在本文的写作过程中，参考了许多专家学者的重要著作和文献资料，他们卓越的研究成果给了我极大的启迪和帮助，在此向本文所有参考文献的著作表示最衷心的感谢!在写论文期间，得到了同门师兄弟俞钢刘晓川潘斌吴奇凡等的支持和帮助......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....作者得到了绍兴县供水有限公司王培永高工李华根工程师等的热情指导帮助，在此表示感谢。我得到了那么多人的帮助和鼓励，我无法将他们的名字列出。那些毫无保留地让我分享他们多年经验和研究成果的人们广泛地代表了许多方面，对所有这些人，我在此对他们慷慨付出时间和思想表示最深切的谢意。最后，我要感谢我的父母，感谢他们对我的理解与支持。参考文献.,,.,.,.,,.,当前计算得出的阈值误差修正值是原始权值，是当前计算得出的权值误差修正值。步骤再次计算权值修正后的误差平方和函数用于计算目标的平方和。步骤检查是否小于,若是，训练结束，否则返回步骤中的继续训练。以上就是网络利用神经网络工具箱训练的全过程，以上所有的学习规则与训练的全过程，可以用函数来代替。本文使用了函数，是对的进化，增加了动量因子和自适应调整的学习系数。动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效地抑制网络陷于局部极小值自适应调整学习率有利于缩短学习时间。......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....并且阐述了神经网络训练过程。第三章建立神经网络模型并预测.利用建模简介由于本文是在平台上来实现用于时用水量预测的神经网络模型的建立，故而笔者觉得有必要介绍下平台。是门计算机编程语言，取名来源于，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。是世界流行的优秀科技应用软件之。具有功能强大数值计算符号计算图形生成文本处理及多种专业工具箱界面友好，可二次开发等特点。自年由美国公司推向市场以来，先后发布了多个版本，年发布.版，年发布.版，年发布.版，年发布.版，年发布.版。年，公司总裁兼首席科学家因其对的贡献当选为美国工程科学院院士。针对不同的应用科学，平台上拥有多个应用的工具箱，而神经网络工具箱就是其中之。神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础，用语言构造出典型神经网络的激活函数......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....使设计者对所选定网络输出的计算，变成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，用编写出各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者则可以根据自己的需要去调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从繁琐的编程中解脱出来，集中精力去思考问题和解决问题，从而提高效率和解题质量。管网时用水量变化规律在我国城市供水系统中，用水量般包括居民生活用水工矿企业生产用水和公共事业用水等。同城市在天内的不同时段，用水量会发生显著变化。虽然城市用水量的变化受气候生活习惯生产和生活条件等诸多因素的影响，变化情况也较为复杂，但通过分析不难发现时城市用水量曲线呈现两个周期性的变化，即天为个周期，星期为个周期，因此可以依据时用水量变化的两个周期性进行预测。建立网络模型以下是我建立的神经网络模型程序输入向量.,训练输入.,测试输入目标向量.,训练输出.测试输出归化归到和之间训练的作用是限定输入的范围，因为已经做过归化，所以输入的范围在和之间......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....举个例子，比方说归化的数据是在.，.之间，范围用，是可以的，比归化后的范围如果小的话，就会出问题为隐层数节点数，可采用经验公式或试算法确定隐层数节点数训练次数.训练结束的目标,目标误差.这个是学习率结果训练次显示次训练网络仿真预测反归化.预测误差.是相对预测误差是平均相对预测误差其中，加后面的语句为注解，不会在程序中执行。建模和预测步骤如下首先利用与函数将数据矩阵读入。由于用水量的数值较大，应对其进行定的预处理，将其按定比例缩小，即归化。通过归化可有效地缩短神经网络训练时间，从而加快网络收敛速度。利用函数将所有刚才读入的数据进行归化，归到，.,,..,.,,吕谋，赵洪宾等.城市日用水量预测的组合动态建模方法.给水排水，.周建华.大规模城市给水管网系统优化运行模型研究.哈尔滨建筑大学博士学位论文，.,.,,.,.,,.吕谋，赵洪宾等.时用水量预测的自适应组合动态建模方法.系统工程理论与实践,,.,.,.,.陶建科......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....同济大学博士学位论文，.信昆仑.给水管网微观模型优化调度应用研究.同济大学博士学位论文，.,,.闻新，周露等编著.神经网络应用设计.科学出版社.,刘德钊，周海东，荣莉等.，模型在城市用水量预测中的应用.山东建筑大学学报.张智，陈金锥.城市年用水量灰色预测研究.水资源与水工程学报.柳景青，俞亭超，张土乔.城市日用水量需求预测的等维新息建模方法.浙江大学学报.赵鹏，张宏伟，牛志广.城市生活用水量的非线性动力学.天津大学学报.曹连海，陈南祥，徐建新.城市生活用水量预测的模型.华中科技大学学报.许刚，吕谋，张土乔.给水管网神经网络模型数据预处理方法探讨.中国农村水利水电.周洪宝，闵珍.基于时间序列的城市用水量预测问题的研究.微计算机信息.王晓玲，孙月峰，梅传书等.区域工业用水量非线性预测模型的优选.天津大学学报.王燕等编著.应用时间费者欢迎，需求潜力相当大，北京清真肉类加工中心及加工厂等每年牛肉需求量缺口就约在吨，需从国外大量购进......”。