摘要：本文解决了BP神经网络结构参数和学习速率的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法,又将其编制成计算机程序,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力.计算结果表明:BP神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越.训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势.http://www.cqvip.com//QK/90958A/200101/5375183.html

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