误差反向传播神经网络优化方法研究

传统误差反向传播(BackPropagation,BP)神经网络虽然具有较强的拟合能力,但其预测误差受到学习率和权值更新方式的影响较大。如果学习率选择不当,网络的权值更新可能陷入局部最优,从而影响整体的优化能力。为了解决这些问题,通过优化权值更新、调整学习率和数据集预处理等方法,文章对传统BP网络算法进行了改进。仿真结果表明,优化后的BP神经网络具有更低的均方误差,并能更快速、稳定地实现收敛。