【摘 要】
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BP算法是应用广泛的神经网络算法,具有较强的非线性拟合能力,可以用来预测非线性时间序列数据的发展趋势,在实际应用和仿真过程中,由于算法本身的限制和不足,对于仿真和计算
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BP算法是应用广泛的神经网络算法,具有较强的非线性拟合能力,可以用来预测非线性时间序列数据的发展趋势,在实际应用和仿真过程中,由于算法本身的限制和不足,对于仿真和计算都会带来这样那样的问题,比如网络训练过程中程序异常中止、训练时间过长、仿真精度不高等.针对这样的情况,通过分析算法本身和训练仿真过程,找到了相应的原因和解决方法,并通过完善训练过程,使问题得到了一定程度的改善.最后通过在Matlab仿真环境下的实际仿真过程,验证了改善效果.
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