bp人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

？解决了bp神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题,并对传统的bp算法进行了改进,提出了bp神经网络自适应学习算法,又将其编制成计算机程序,使得输入节点、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神经网络自适应学习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.