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文档简介

1、BP神经网络模型预测未来BP神经网络算法概述简介与原理BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是： 信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经 隐含层逐层处理，直至输出层，每一层的神经元状态只影响下一层神 经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测 误差调整网络权值和阈值，从而使 BP神经网络预测输出不断逼近期 望输出。BP神经网络的拓扑结构如下图所示：Xi输入层隐含层输出层Y1图中值，BP神经网络结构图是BP神经网络的输入值,是BP神经网络的预测为BP神经网络权值BP神经网络预测前首先要训练网络，通过训练使网络具有联想记忆和预测能力。BP神经网

2、络的训练过程包括一下几个步骤。步骤一：网络初始化。根据系统输入输出序列（X,Y）确定网络输入层节点数n,隐含层节点数I、输出层节点数m、初始化输入层、隐 含层和输出层神经元之间的连接权值 jk，初始化隐含层阈值a，给 定输出层阈值b，给定学习速率和神经元激励函数。步骤二：隐含层输出计算。根据输入向量，输入层和隐含层间连 接权值，以及隐含层阈值，计算隐含层输出。步骤三：输出层输出计算。根据隐含层输出，连接权值 和阈值，计算BP神经网络预测输出。步骤四：误差计算根据网络输出 和预期输出 ，计算网络预测步骤五：权值更新。根据网络预测更新网络连接权值步骤六：阈值更新。根据网络预测误差更新网络节点阈值

3、。步骤七：判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回步骤二。F面是基本BP算法的流程图熏期堂主辱护由的舞盡已计总敲兄迅提F愛新刪1BP神经网络的拓扑结构如下图所示:XY1XYX输入层隐含层输出层BP神经网络预测的算法流程如下:步骤一：对初始数据进行标准化。步骤二：利用原始数据对网络进行训练。步骤三：对未来第t年第i类污染程度的河流长度比例进行预测。步骤四：利用第 年预测得到的数据作为样本再对网络进行训练。步骤五：然后令t=t 1，回到Step2,直到t"0。2.建模步骤:Step 1建立如下网络拓扑结构表3网络结构网络基本结构输入激发函数输出激发函数学习方法精度10 15 1sigmoid函数sigmoid函数梯度下降法0.001Step 2网络训练1、样本数据预处理2、利用处理后的数据对网格进行训练。Step 3进行预测利用Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数，预测的算法流程如下：Stepl :对初始数据进行标准化。Step2 :利用原始数据对网络进行训练。Step3:对未来第t年第i类污染程度的河流长度比例进行预测。Step4：利用第t年预测得到的数据作为样本再对网络进行训练。Step5:然后令 t=t+1，回到 Ste

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