误差反向传播神经网络模型的改进及其应用

针对误差反向传播神经网络模型(BP模型)学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,提出原始数据的非线性规格化函数、记忆式初始权值、阈值和参数自动优选等方法,对BP模型进行改进。结合陆浑水库大坝沉降实测资料的分析,编制了改进后的BP网络算法程序。分析结果表明,改进后的BP模型对于提高网络运行收敛速度、防止陷入局部极小点、克服手工调试参数的盲目性、提高模型精度等都有较大的改善作用。

BP模型的改进及其应用

本文针对BP模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点，提出原始数据的非线性规格化函数、记忆式初始权值、阈值和参数自动优选等方法，对BP模型进行改进，并结合某水库大坝沉降实测资料分析，编制了改进后的BP网络算法程序，计算结果表明，改进措施有较大的实用价值。