BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

摘要：

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.

关键词：人工神经网络、BP算法、自适应、自组织方法

所属期刊栏目：24

分类号：F830.49(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金70271073;国家社会科学基金01BJY025

在线出版日期：2004-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8