BP神经网络，预测-算法程序.pdf

BP 神经网络 模型六的建立 神经网络结构图为： 输入层 隐藏层 输出层 图2 神经网络结构图 BP 神经网络的工作过程主要分为两个阶段：第一个阶段是学习期，此时各 计算单元状态不变，各连线上的权值可通过学习来修改；第二阶段是工作期，此 [6] 时各连接权固定，计算单元状态变化，以达到某种稳定状态 。具体流程如下： 参数设置 初始化权值和阈值 训练周数 计算并保存各网络层的输出 计算并保存传递误差 修正并保存权值和阈值 否 是否满足精度 是 结果 图3 BP 神经网络流程图 (l) (l) 设置各权重和阈值的初始值w [0], [0](l 0,1,...,L)为小随机数，输 ji j 入训练样本(I ,d )，对每个样本进行一下几个步骤： q q Step 1：计算各网络层的实际输出 (l) (l) (l) (l1) (l) x f (s ) f (w x   ) （30 ） Step 2 ：计算训练误差 (l) (l)  (l) ，输出层 j (dqj  xj )f (sj ) nl 1 (l)  (l) (l1) (l1) ，隐含层和输入层  f (s )  w j j  kj k 1 Step 3 ：修正权值和阈值 (l1) (l) (l) (l1) (l) (l) w [k  1] w [k ]   x w [k ]  w [k  1] （31 ） ji ji j i ji ji (l1) (l) (l) (l) (l) （32 ）  [k  1]  [k ]    [k ]   [k  1] j j j j j 当样本集中的所有样本都经历了Ste