误差反向传播神经网络模型的改进及其应用

摘要：

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.

关键词：BP模型、非线性规格化、记忆式初始权值、阈值

分类号：TV698(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：河南省高校青年骨干教师资助项目

在线出版日期：2003-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114