BP神经网络进行时间序列预测的不足及改进
BP算法的缺点与改进
BP算法的缺点与改进
BP算法的缺点与改进
目前，BP网络得到了越来越广泛的应用，但是BP算法在应用中也同时暴露出一定的缺陷: l)训练次数多，学习效率低，收敛速度慢;
2)易形成局部极小;’
3)隐层神经元的数目难以确定;
4)训练时有学习新样本而忘记旧样本的趋势。
针对这些缺陷，国内外研究者提出了许多有效的改进方法，如:
l)改进学习率参数的调节方法，如使学习率粉的大小随误差梯度变化;
2)改进神经网络的结构，如增加隐层神经元的数目;
3)改变激励函数，如把sigmoid函数改成分段函数;
4)权值修正方法，如增加动量项。
(1)BP神经网络的建立
神经网络工具箱含有许多专用函数用来建立神经网络，其中函数newff()来创建一个BP神经网络。
此函数的调用格式为:
net=newff(PR，【5152…S司，{TITZ…TN}，BTF，BLF，PF)
net=newff:用于在对话框中创建BP神经网络;
PR:R*2维矩阵(共有R组输入)，每行由每组输入的最大值和最小值组
si:第i层神经元数;
Ti:第i层的激励函数，“tansig”为默认时函数;
BTF:BP神经网络的训练函数，“traiulm”为默认时函数;
BLF:BP神经网络中权值和阂值的算法，“leamgdm”为默认函数;
PF:BP神经网络的性能函数，“mse”为默认函数。
BP神经网络的不足及改进后的应用
4 基于改进BP神经网络的应用
采用13特征提取法来提取样本的特征向量作为 BP网络的输入，提取步骤：
把字符平均分成8分，统计每一份中黑色像素点的 个数作为8个特征
统计水平方向中间两列和竖直方向两列的黑色像素 点的个数作为4个特征
统计所有黑的像素点的个数作为第13个特征
BP神经网络的不足及改进 后的应用
主要内容
BP神经网络简介 BP学习算法的不足 两种BP学习算法的改进方法 基于改进BP神经网络的应用
1 BP神经网络简介
神经网络在实际应用中分为训练阶段和使用阶 段
训练阶段，是使用适当的学习算法调整某种结 构的网络的参数，使得被训练的网络能够对样 本有很好的拟合作用。
4 基于改进BP神经网络的应用
样本的选择与处理
采集多个车牌图片，选择一部分Leabharlann 为训练样本，剩 余部分作为测试样本
将所有图片进行定位、预处理、分割以及归一化等 操作，使得各原始图片变成大小都为16×16的字符 图像
利用13特征法进行特征提取，将其作为网络的输入
4 基于改进BP神经网络的应用
识别数字的BP神经网络
整法）改进BP算法 动量因子采用：mc=0.95
4 基于改进BP神经网络的应用
网络输出
网络的设计是为了使其输出矢量在正确的位置上输 出为1，而在其他位置上输出为0。然而噪声输入矢 量可能导致网络的1或0输出不正确，或出现其他输 出值。0~9对应的输出表如下所示：
参考文献
BP神经网络局限性及其改进的研究 神经网络在车牌字符识别中的应用 计算智能 清华大学出版社
引入动量项：在权值调节公式中加入一个动量项。 加入的动量项相当与阻尼项，它减小了学习过程中 的震荡趋势，改善了收敛性能
浅析BP神经网络算法的改进和优化
浅析ＢＰ神经网络算法的改进和优化摘要：本文简要介绍了BP神经网络的缺点，着重强调了BP神经网络的算法改进，并且，利用Matlab仿真了各种改进算法的学习速度，从结果看改进后的BP神经网络能较好地解决针BP算法学习速度慢的缺点。
关键词：神经网络;BP算法;学习速度1BP算法的缺点虽然神经网络模型已成功应用于模式识别、函数逼近、时间序列预测等领域。
并且BP网络也是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，它具有思路清晰，结构严谨，可操作性强等优点。
但是由于BP学习算法仅改变网络的连接值和阀值，不改变网络的拓扑结构，因此BP网络在处理具体问题时还存在如下问题[1]：1.1网络的麻痹现象。
在网络训练过程中，加权调得较大可能迫使所有的或大部分节点的加权和输出较大，从而操作在S压缩函数的饱和区，此时函数在其导数非常小的区域，即函数的导数值很小或趋近0，由于在计算加权修正量的公式中，这使得调节几乎停顿下来，通常为了避免这种现象，将训练速率减小，但又增加了训练时间。
1.2网络学习收敛速度比较慢。
由于BP算法的学习复杂性是样本规模的指数函数，如果网络规模较大或学习样本较多时，往往需要很长的学习时间，甚至学习无法完成，这个主要由于学习速率太小所造成的；可采用变化的学习速率或者自适应的学习速率加以改进。
1.3易陷入局部极小值。
BP算法可以使网络权值收敛到一个解，但它并不能保证所求解为误差超平面的最小解，很可能是局部极小解；这是因为BP算法采用的是梯度下降法，训练是从某一起点沿误差函数的斜面逐渐达到误差的极小值，对于复杂的网络，其误差函数为多维空间的曲面，就像一个碗，其碗底是最小值点，但是这个碗的表面凹凸不平的，因而在对其进行训练的过程中，可能陷入某一小谷区，而这一小谷区产生一个局部最小值，由此点向各个方向变化均使误差增加，以至于使训练无法逃出这一局部最小值。
为了解决BP网络训练的以上缺点，人们提出了多种有益的改进。
改进方法主要有两类：第一类是基于启发式学习方法的改进算法：如附加动量的BP算法、自适应学习率BP算法、弹性BP算法等；第二类是基于数值优化的改进算法：如共扼梯度法、拟牛顿法和Levenberg-Marquardt(LM)法等。
BP神经网络的不足及改进后的应用
主要内容
BP神经网络简介 BP学习算法的不足 两种BP学习算法的改进方法 基于改进BP神经网络的应用
1 BP神经网络简介
神经网络在实际应用中分为训练阶段和使用阶 段 训练阶段，是使用适当的学习算法调整某种结 构的网络的参数，使得被训练的网络能够对样 本有很好的拟合作用。 BP神经网络也包括了训练和使用这两个阶段。 它是前馈型神经网络，采用的是BP学习算法 （后向传播学习算法）。
所有样本训练完毕？
否 是
选择下一个输入样本
结束
2 BP学习算法的不足
理论上BP网络能够逼近任意非线性函数，但 由于神经网络训练学习中许多参数的选择没有 理论依据，使得实际中神经网络的应用具有局 限性
2 BP学习算法的不足
BP算法存在局限性与缺点的主要原因是其本 身存在很多不足之处，主要有：
学习过程收敛速度慢 所得到的网络容错能力差 误差和函数可能有局部极小值 学习率不稳定 （BP算法学习速度慢、容错能力差、算法不完备）
4 基于改进BP神经网络的应用
神经网络在车牌字符识别中的应用
一种基于改进BP神经网络的字符识别系统，克服传 统BP算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入 局部极小值的权限 通过采用改进的BP算法，大大提高了识别的速度和 精确度
4 基于改进BP神经网络的应用
此应用中采用的BP神经网络结构和设计
4 基于改进BP神经网络的应用
采用13特征提取法来提取样本的特征向量作为 BP网络的输入，提取步骤：
把字符平均分成8分，统计每一份中黑色像素点的 个数作为8个特征 统计水平方向中间两列和竖直方向两列的黑色像素 点的个数作为4个特征 统计所有黑的像素点的个数作为第13个特征
最新 BP神经网络算法及其改进的几个方法-精品
BP神经网络算法及其改进的几个方法1 概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），是基于人类大脑的生物活动所提出的，是一个模型。
它由众多节点通过一定的方式互联组成，是一个规模巨大、自适应的系统。
其中有一种学习算法是误差传递学习算法即BP 算法。
BP算法是人工智能最常用到的学习方法，从一定意义上来讲，BP算法的提出，终结了多层网络在学习训练算法上的空白史，是在实际应用中最有效的网络训练方法，对ANN的应用和发展起到了决定性的作用。
BP算法是使用从输出层得到的误差来估算前一层的误差，再利用该误差估算更前一层的误差。
依次进行，就会获得其他所有各层的估算误差。
这样就实现了将从输出层的得到误差沿着与输入信号传送相反的方向逐级向网络的输入端传递的过程[1]。
但是，BP算法也存在着不可忽视的缺陷。
基于此，该文总结介绍了BP的改进方法。
2 BP算法的基本思想2.1 BP算法的基本原理BP算法是有监督指导的算法，它的学习训练过程一般分为两步：首先是输入样本的正向传递；第二步误差的反向传递；其中信号正向传递，基本思想是样本值从输入层输入，经输入层传入隐藏层，最后通过输出层输出，中间层对样本数据进行处理操作，利用各层的权值和激活函数对数据进行操作然后在输出层获得输出[2]；接下来就是反向传递，算法得到的实际输出值与期望目标输出之间必然会有误差，根据误差的大小来决定下一步的工作。
如果误差值较小满足训练的精度要求，则认为在输出层得到的值满足要求，停止训练；反之，则将该误差传递给隐藏层进行训练，按照梯度下降的方式，对权值和阈值进行调整，接着进行循环，直到误差值满足精度要求停止训练[3]。
3 BP算法的缺陷尽管BP算法有着显著的优点，但是在实际应用过程中，BP算法会出现很多问题。
尤其是下面的问题，对BP神经网络更好的发展有很大影响。
有的甚至会导致算法崩溃。
3.1 收敛速度的问题BP算法在进行训练学习时，收敛速度慢，特别是在网络训练达到一定的精度时，BP算法就会出现一个长时间的误差“平原”，算法的收敛速度会下降到极慢[4]。
BP神经网络的几种改进方法
由于输入样本属于不同量纲，故对所有的输入样本，( 如： 网络初始数据)进行归一化处理并使之转化到[0,1]之间。 这里利用比例压缩法，具体公式为：
训练完成后，将最终得到的数据进行还原处理；其公式为
B进
隐含层的神经元数可用以下公式计算：
式中k为隐含层节点数，n为输入层节点数，m为输 出层 节点数，公式计算值需要用四舍五入法进行取整，在考 虑上述公式和比较仿真的效果后确定隐含层的节点数。
BP神经网络的几种改进方法
4.改进的BP网络学习率
其中0.0001 ≦ λ≦0.001,此算法认为,如果网络误差处于 下降状态,尤其下降趋势明显时, 则说明此时学习率可以按 一定比例增大.
BP神经网络的几种改进方法
与其他优化算法的结合:
遗传算法、利用混沌运动遍历的特点的混沌算法、模拟退 火算法 其中与遗传算法结合的论文相对较多,两者算法特性 存在明显互补性，前者利用梯度下降法，使权值向它的误 差函数负梯度方向进行调整， 以实现最快减少误差，局 部微调性强，但容易陷于局部最优点。后者主要特点是群 体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于 梯度信息，算法鲁棒性强，不易陷于局部最优，但是收敛 到全局最优解所需的时间可能很长
谢谢大家!
1.算法自身的改变 2.与其他优化算法的结合
BP神经网络的几种改进方法
提高BP网络收敛速度的方法归纳为三类：
优化网络学习率的变化方式来提高训练速度的方法。 如：动量项法、自适应学习率法、共轭梯度法、牛顿 迭代法等 优化网络初始参数方式来提高训练速度的方法。如： 对输入初始参数和网络连接权重参数进行归一化等 优化网络学习结构的参数来提高训练速度的方法。 如 ：误差函数修正法、激励函数选取法等
BP神经网络优缺点的讨论
BP神经网络优缺点的讨论BP神经网络是一种常见的人工神经网络，因其具有训练速度快、分类精度高等优点而被广泛应用在各种领域。
然而，BP神经网络也存在着一些缺点。
优点：1. 易于训练：BP神经网络采用误差反向传递算法，可以较快地完成模型的训练过程，同时能够对训练数据进行自适应调整，从而提高分类精度。
2. 适用性广泛：BP神经网络可以用于各种分类、回归等问题，包括图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，同时可以适用于多种数据类型，如数值型、文本型等。
3. 鲁棒性强：BP神经网络能够自适应地处理噪声和错误信息，并且能够较好地处理数据中的缺失值。
4. 结构简单易实现：BP神经网络的结构相对简单，易于理解和实现，同时也便于对模型的拓展和改进。
1. 容易陷入局部最优解：BP神经网络的优化目标为最小化误差，但是其参数优化过程可能会出现陷入局部最优解的情况，而无法达到全局最优解。
2. 学习速度较慢：BP神经网络的训练过程需要大量的数据和时间来完成，而且需要通过多次迭代来优化网络参数，因此其学习速度相对较慢。
3. 对初始值敏感：BP神经网络的初始权重和偏置值会影响到模型最终的精度，因此需要进行较为精细的调整，而且有时需要多次随机初始化来选择较好的参数。
4. 难以解释：BP神经网络的内部结构过于复杂，难以解释为什么模型能够取得一定的分类精度，这会使得BP神经网络的应用和推广受到一定的限制。
总之，BP神经网络具有许多优点，如易于训练、适用性广泛、鲁棒性强和结构简单易实现等，但是它也存在着一些缺点，如容易陷入局部最优解、学习速度较慢、对初始值敏感和难以解释等。
这些缺点一方面会导致BP神经网络在某些情境下表现不佳，另一方面也为BP神经网络的拓展和改进提供了一定的思路和方向。
BP神经网络的优缺点
BP神经网络的优缺点BP神经网络，也称为“反向传播神经网络”，是一种常见的人工神经网络模型。
它是基于误差反向传播算法的一种机器学习方法，广泛应用于分类、回归、预测等场景中。
优点1. 非线性逼近能力强BP神经网络的非线性逼近能力优秀，可以逼近任何非线性的函数。
它的输入层、隐层和输出层之间的结构可以实现对高维非线性数据的拟合。
2. 适用 range 广泛BP神经网络可以应用于许多不同领域，如医药、自然语言处理、图像识别等。
它可以对各种形式的数据进行分类、回归、预测等。
3. 学习能力强BP神经网络可以通过大量的样本数据进行训练，并能够自动学习和自我适应。
可以对训练数据进行高效的学习和泛化，从而适应未知数据。
4. 适应动态环境BP神经网络可以适应不断变化的环境。
当模型和所需输出之间的关系发生变化时，网络可以自适应，自动调整权重和阈值，以适应新的情况。
缺点1. 学习速度慢BP神经网络的学习速度相对较慢。
它需要大量的时间和数据来调整权重和阈值，以达到稳定的状态。
2. 容易陷入局部极小值BP神经网络很容易陷入局部极小值，而无法达到全局最优解。
这可能会导致网络的准确度降低，并影响到后续的预测、分类和回归任务。
3. 需要大量的数据BP神经网络需要大量的数据进行训练，以使网络达到优秀的效果。
如果训练数据不充分，可能会导致网络过度拟合或欠拟合。
4. 对初始参数敏感BP神经网络对初始参数非常敏感。
如果初始参数不好，那么网络可能会无法进行训练，或者陷入局部最小值。
综合来看，BP神经网络具有良好的非线性逼近能力和学习能力，但也存在一些缺点，比如学习速度慢、容易陷入局部极小值等。
因此，在具体应用场景中，我们需要权衡BP神经网络的优点和缺点，选择合适的机器学习模型进行训练和预测。
BP神经网络预测算法的改进及应用
BP 神经网络预测算法的改进及应用
王晓敏1 ,刘希玉2 ,戴 芬1
Abstract :BP (back propagation) algorit hm which is one of t he most widely used neural network algorit hms , has very high nonlinear fit2 ting ability , and it can be used to predict t he developing trend of time series data in practical application and simulation. But some kinds of problems and exceptions may happen because of t he limitation and deficiency of t he algorit hm itself , such as abnormal termination , long training time and low accuracy. Aiming at improving t he performance , t hrough analyzing t he algorit hm and simulation , corresponding causes and problem - solving way are found. In t his paper some limitations of BP neural network have been analyzed and optimized met h2 ods have been supposed. Finally , t hrough practical simulating experiments in Matlab , t he effect is certificated. Key words :BP algorit hm ;data forecasting ;simulation ;neural network
BP神经网络的研究分析及改进应用
BP神经网络的研究分析及改进应用一、本文概述本文旨在对BP（反向传播）神经网络进行深入的研究分析，并探讨其在实际应用中的改进策略。
BP神经网络作为领域的重要分支，已经在模式识别、预测分析、自适应控制等多个领域展现出强大的应用潜力。
然而，随着数据规模的扩大和应用场景的复杂化，传统的BP 神经网络也暴露出诸如训练速度慢、易陷入局部最优解、泛化能力弱等问题。
因此，本文希望通过理论分析和实证研究，提出针对性的改进方法，以提升BP神经网络的性能，进一步拓展其应用范围。
本文将首先回顾BP神经网络的基本原理和发展历程，分析其在现有应用中的优势和局限。
接着，从算法优化、网络结构设计和硬件加速等方面探讨改进BP神经网络的途径。
算法优化方面，将研究如何结合现代优化理论，如遗传算法、粒子群优化等，改进BP神经网络的权值更新规则和训练策略。
网络结构设计方面，将探讨如何通过增加隐藏层、调整神经元连接方式等方式提升网络的复杂度和表达能力。
硬件加速方面，将研究如何利用专用硬件（如神经网络处理器、图形处理器等）提高BP神经网络的训练速度和推理效率。
本文将通过具体的应用案例，验证所提出改进方法的有效性。
这些案例将涵盖不同领域的数据集，旨在全面评估改进BP神经网络在不同场景下的表现。
通过本文的研究，我们期望能够为BP神经网络的发展和应用提供新的思路和方法，推动其在领域的更广泛应用。
二、BP神经网络的基本原理BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种基于误差反向传播算法的多层前馈网络。
它的基本原理主要包括两个过程：前向传播和反向传播。
前向传播过程中，输入信号从输入层开始，通过隐藏层，最终到达输出层。
在每一层，每个神经元的输出都是其输入与权重的加权和，再经过激活函数的转换得到。
这个过程主要是将输入的信息逐层传递，直到得到网络的输出结果。
然而，由于网络初始权重的随机性，初次前向传播得到的结果往往与实际期望的输出存在误差。
这时就需要进行反向传播过程。
BP神经网络局限性及其改进的研究
J1 S H ANX I AGR IC1 UN IV1 ( N at u r al S ci ence E d i t i o n)学报(自然科学版) 2009 ,29 (1) 002481B P 神经网络局限性及其改进的研究余本国( 中北大学理学院, 山西太原030051)摘要: 针对神经网络的发展状况, 利用概率及其它数学的方法, 对神经网络中B P 算法进行了分析, 对B P 算法的学习速度慢、容错能力差、算法不完备等缺点进行了讨论, 得出B P 神经网络的这些局限性均是B P 算法本身固有的。
在此基础上提出新的算法T F P , 并讨论了网络假吸引中心的问题, 在网络性能上, 对保持知识的稳定性也作了探讨。
关键词: B P网络; 局部极小点; 梯度下降法中图分类号: T P183 文献标识码: A 文章编号: 167128151 (2009) 0120089205Discussion on the L i mitation an d Improvem ent of BP N eural Net w orkY U B e n2guo( De p a r t m e n t o f A p p l i e d M at h e m at i cs , N o rt h U n i v e r si t y o f Chi n a , T a i y u a n S ha n x i 030051 , Chi n a)Abstract : U sing p ro babilit y and o t her mat hematical met ho d , t h e B P neural net wo r k al g o rit hm wa s a nalyzed. The d e2f ect s such a s slo w lear ning , wo r se f a ult2to lerant cap a bilit y a nd no np e rf ect of alg o rith m B P alg o rit h m were di s cussed.The se limit at io n s a re inherent of B P alg o rit hm it self . O n t he ba si s of t he di scussio n , new T F P alg o rit h m wa s sugg e s2 ted. The p ro bler m s of sp urio us at t ractive cent re in t he net wo r k a nd maint ina nce of t he k no wledge st a bilit y in t h e net2 wo r k p e rfo r m a n ce were al so di s cus sed.K ey words : B P Neural Net w o r k ; Pa r tial mi n imum point ; G radient drop law1982 年Hopf iel d 发表关于自反馈神经网络的文章[ 1 ] 以及Rumel ha r t 等人发表专著PD P 以来, 在世界范围内掀起了研究神经网络的热潮。
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较随着人们对节能减排和能源利用效率的要求越来越高，电力负荷预测已成为电力系统调度和发电计划制定的重要环节之一。
而神经网络具有非线性映射、自适应性、容错性等优点，因此在电力负荷预测方面也得到了广泛应用。
本文将对现有的BP神经网络算法进行改进，并且将改进后的算法与原算法进行比较，以期提高电力系统短期负荷预测的精度和可靠性。
一、现有BP神经网络算法的不足传统的BP神经网络存在许多问题，其中最明显的就是容易陷入局部极小值导致预测精度不高。
为此，许多学者提出了一些改进方法，例如改进学习算法、增加惯性项、采用层级结构、引入遗传算法等。
但是这些方法仍然难以完全解决BP神经网络的问题，因此需要进一步研究改进的算法。
为了提高BP神经网络的鲁棒性和预测精度，本文提出了以下改进方法：1.引入对抗信息对抗信息是指在神经网络的训练过程中，加入一些与目标相反的信息，以增加神经网络对误差的容忍性。
具体的做法是在每次训练时，随机生成一些与目标相反的数据，并将其加入到神经网络的训练集中，使得神经网络能够学习到更多的特征，提高其预测精度和鲁棒性。
2.改进权值调整算法BP神经网络的权值调整算法是决定其预测精度和鲁棒性的关键因素之一。
本文提出了一种基于自适应反馈的加速权值调整算法，可以有效地提高BP神经网络的学习速度和预测精度。
具体的做法是：利用反馈机制来调节每次迭代的学习率，以保证神经网络可以适应不同的输入数据，并且在误差较小时，自适应调整学习率以加速训练速度。
3.引入遗传算法遗传算法是一种优化算法，具有很好的全局搜索能力和优化效果。
将遗传算法与BP神经网络相结合，可以有效地增加神经网络的适应性和泛化能力。
具体的做法是：将BP算法中的权重作为遗传算法的种群变量，通过基因交叉和变异等操作来优化权重，从而提高网络的预测精度和鲁棒性。
三、改进算法的实验验证与比较为了验证改进算法的有效性，我们针对某电力系统进行了短期负荷预测的实验。
bp网络优点缺点(精)
BP神经网络的优缺点介绍人工神经网络(Artificial Neural Network又称连接机模型,是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的,它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程,是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统,是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系,它具有生物神经系统的基本特征,在一定程度上反映了人脑功能的若干反映,是对生物系统的某种模拟,具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点,被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域,取得了许多突出的成果。
最近由于人工神经网络的快速发展,它已经成为模式识别的强有力的工具。
神经网络的运用展开了新的领域,解决其它模式识别不能解决的问题,其分类功能特别适合于模式识别与分类的应用。
多层前向BP网络是目前应用最多的一种神经网络形式, 它具备神经网络的普遍优点,但它也不是非常完美的, 为了更好的理解应用神经网络进行问题求解, 这里对它的优缺点展开一些讨论。
首先BP神经网络具有以下优点:1 非线性映射能力:BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。
这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题,即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。
2 自学习和自适应能力:BP神经网络在训练时,能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”,并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。
即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。
3泛化能力:所谓泛化能力是指在设计模式分类器时,即要考虑网络在保证对所需分类对象进行正确分类,还要关心网络在经过训练后,能否对未见过的模式或有噪声污染的模式,进行正确的分类。
也即BP神经网络具有将学习成果应用于新知识的能力。
4 容错能力:BP神经网络在其局部的或者部分的神经元受到破坏后对全局的训练结果不会造成很大的影响,也就是说即使系统在受到局部损伤时还是可以正常工作的。
神经网络中的BP算法改进研究
神经网络中的BP算法改进研究神经网络是一种基于生物神经系统结构和功能而设计的计算模型，通常用于解决一些非线性问题。
而BP算法则是在神经网络中较为常用的一种算法，主要用于训练和调整网络参数，以使网络的输出与期望输出尽可能接近。
然而，由于BP算法本身存在一些问题，如容易陷入局部最优解、收敛速度慢等，因此近年来研究人员一直在探索如何改进BP算法的效率和准确性。
一、BP算法的基本原理BP算法基于反向传播原理，即从输出层开始，将网络输出与期望输出进行比较，计算输出误差，并将误差向前传播至所有隐藏层和输入层，从而调整网络的权值和阈值。
BP算法的基本过程可以分为两个步骤：正向传递和误差反向传播。
正向传递：输入层将输入向前传递至所有隐藏层和输出层，并根据网络的权值和阈值计算每个神经元的输出：$O_j=\sigma(\sum\limits_{i=1}^{n}w_{ji}x_i+b_j)$其中，$O_j$为第$j$个神经元的输出，$\sigma(.)$为激活函数，$x_i$为第$i$个神经元的输入，$w_{ji}$为第$j$个神经元与第$i$个神经元之间的连接权值，$b_j$为第$j$个神经元的阈值。
误差反向传播：计算输出误差并将误差向后传播至所有隐藏层和输入层，根据误差调整权值和阈值：$\Delta w_{ji}=-\eta\frac{\partial E}{\partial w_{ji}}$$\Delta b_j=-\eta\frac{\partial E}{\partial b_j}$其中，$\eta$为学习率，$E$为输出误差。
BP算法将误差反向传播至网络的所有隐藏层和输入层，其基本原理是通过不停地计算并调整权值和阈值，使得网络输出的误差逐渐减小，从而达到期望的输出效果。
二、BP算法存在的问题尽管BP算法是一种较为常用的神经网络算法，但是其在实际应用中仍然存在一些问题。
以下列举了BP算法存在的一些问题：1. 容易陷入局部最优解。
BP神经网络的改进研究及应用中期报告
BP神经网络的改进研究及应用中期报告1. 引言BP神经网络作为一种典型的前向反馈神经网络，在模式分类、数据预测、信号处理等方面具有广泛应用，但是在实际应用中存在一些问题，例如训练速度慢、易陷入局部极小值等。
因此，本文旨在对BP神经网络的改进方法进行研究，并探讨其在实际应用中的应用情况。
2. BP神经网络的基本原理及存在的问题BP神经网络是一种多层前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，其中各层之间的神经元是全连接的。
BP神经网络的基本原理是通过反向传播算法来调整网络的权值和阈值，从而实现网络的训练和预测。
然而，BP神经网络存在一些问题，如下所述：（1）收敛速度慢。
BP神经网络的收敛速度取决于学习率、激活函数和误差函数等参数，且通常需要经过多次迭代才能达到收敛条件。
（2）容易陷入局部极小值。
BP神经网络的误差函数通常是非凸函数，存在多个局部极小值，因此网络容易陷入局部极小值，从而影响其预测精度。
（3）对于极端值的响应不够灵敏。
BP神经网络的激活函数通常是sigmoid函数，对于输入值较大或较小的数据，其响应不够灵敏。
3. BP神经网络的改进方法针对BP神经网络存在的问题，相关学者提出了一些改进方法，如下所述：（1）改进学习算法。
改进学习算法是提高BP神经网络收敛速度的重要方法。
常用的算法包括动量法、弹性反向传播算法等。
（2）改进激活函数。
针对BP神经网络对于极端值的响应不够灵敏的问题，研究人员提出了一系列激活函数，如RELU、Leaky RELU、ELU 等。
（3）改进误差函数。
改进误差函数是提高BP神经网络预测精度的重要方法。
常用的误差函数包括交叉熵函数、均方误差函数等。
（4）改进结构和参数。
改进结构和参数是提高BP神经网络预测和泛化能力的重要方法。
常用的方法包括增加网络层数、优化权值和阈值等。
4. BP神经网络的应用情况BP神经网络已广泛应用于模式分类、数据预测、信号处理等方面。
例如，在航空领域中，BP神经网络被用于飞机的故障诊断和健康管理；在金融领域中，BP神经网络被用于股票价格的预测和金融风险的评估；在医疗领域中，BP神经网络被用于疾病的诊断和药物的作用预测等。
BP网络不足及改进
其中k 为训练次数E 为误差函数。这种方法所加入的动量项实质上 相当于阻尼项,它减小了学习过程的振荡趋势, 从而改善了收敛性, 找到更优的解。但是这种方法的缺点也是明显的,参数的选取只能 通过实验来确定, 而且它的学习速度还不能满足实时的工作需要。
改进
• 自适应学习速率
自适应调整学习速率有利于缩短学习时间. 标准B P算 法收敛速度慢的重要原因是学习速率选择不当. 学习速率选 得太小,收敛太慢；学习速率选取得太大,则有可能修正过头, 导致发散。因此出现了自适应调整的改进算法,其权重和阈 值(X)见公式（2）（3）
其中, lr 为学习速率,是变量,而公式(1) 中lr 是常数.通常 调节学习速率lr 的准则是:检查权重的修正值是否真正降低 了误差函数, 如果确实如此, 则说明所选取的学习速率值小 了,可以对其增加一个量;若不是这样,而产生了过调,那么就 应减小学习速率的值。
改进
• 弹性BP算法（RPROP） 一般来说,BP 网络的隐含层激活函数采用S形的 (Sigmoid) 函数. Sigmoid 函数用于将神经元的输入范围( ∞, + ∞) 映射到(0 ,1) ,当输入变量很时,Sigmoid 函数的斜 率将接近于0，这可能导致在利用Sigmoid 函数训练BP 网 络中梯度下降的问题,由于即使梯度有很小的变化,也会引 起权重和阈值的微小变化,使权重和阈值远离最乐观的值。 有鉴于此,1993 年德国Martin Riedmiller 和Heinrich Braun 在他们的论文中提出有弹性的BP(Resilient Backpropagation) 方法.这种方法的原理是打算消除偏导 数的大小有害的影响权步,因此,唯有导数的符号被认为表 示权更新的方向,而导数的大小对权更新没有影响，权改 变的大小仅仅由权专门的“更新”。
BP神经网络的缺点及改进
第二章：前馈网络1. BP算法的问题●BP模型具有良好的逼近与学习特性,实现简单,因此得到广泛重视,并迅速走向应用.但BP算法在应用中依然存在不少问题,如:●学习参数的选取•初始权值的选取;•学习速率的选取;•期望误差的选取.●结构设计•网络的层数;•隐含层的神经元数;●数据标准化●收敛性问题●欠拟合与过拟合问题2.5.5 BP算法的问题A.学习参数的选取A1.初始权值的选取BP算法决定了误差函数一般存在（很）多个局部极小点，不同的网络初始权值直接决定了BP算法收敛于哪个局部极小点或是全局极小点。
因此网络权值的初始化决定了训练从误差曲面的哪一点开始,很重要。
神经元的激活函数多是关于零点对称的函数,为了加快训练速度和防止网络瘫痪,初始权值应选择在使各节点的初始净输入落在函数的零点附近。
一般取初始权值在(-1,1)之间或更小范围的随机数.存在平坦区域●影响--------误差下降缓慢，影响收敛速度。
●原因--------误差对权值的梯度变化小－－接近于零。
由各节点的净输入过大而引起!●分析：激活函数为Sigmod函数权值修正量：输出的导数：()()()(()())()(()())(1())()o o h ho o hoo o o oo o o o yi e e k ho k w yi w k d k yo k yo k d k yo k yo k yo k δδ∂∂∂==−∂∂∂′=−=−−221()()111()(1)(1)()(1())o yi yi yi o yi yi o o yo k f yi ee e yo k e e yo k yo k −−−−−==++−′==++=−2.5.5 BP算法的问题A2. 学习速率●学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值变化量.大的学习速率可能导致系统的不稳定;但小的学习速率导致较长的训练时间,可能收敛很慢;一般情况下倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性;学习速率的选取范围在0.01~0.8之间.2.5.5 BP算法的问题A3. 期望误差的选取●在设计网络的训练过程中,期望误差值也应当通过对比训练后确定一个合适的值,这个所谓的“合适”,是相对于所需要的隐含层的节点数来确定的。
BP网络算法的问题及改进
经验选取的。
４．对于新加入的样本， 要影响到已经学完的样本。
５．描 述 每 个 输 入 特 征 样 本 的 数 目 要 求 必 须 相 同 。
（ 二） 改进 ＢＰ 算法
１．改进算法描述 为了克服传统 ＢＰ 算法收敛速度慢且容易陷入
局部极小的问题， 我们对标准 ＢＰ 算法进行了改进。改进主要有两点：
（１） 自适应学习率 学习速率 & 的选择很重要， & 大则收敛快， 但
果当前的误差梯度修正方向正确， 就增大学习率， 加入动量项； 否则减
小学习率， 甩掉动量项， 从而使学习速度加快， 效率有较大提高。
３．改进算法流程图 改进 ＢＰ 算法的流程图如图 １ 所示。
图 ３ 改进学习率 ＢＰ 算法误差曲线图 Ｆｉｇｕｒｅ ４－ ３ Ｉｍｐｒｏｖｅ ｄ ｌｅ ａ ｒｎ ｒａ ｔｅ ａ ｒｉｔｈｍｅ ｔｉｃ ｅ ｒｒｏｒ ｃｕｒｖｅ
当△Ｅ＜０； &＝&
（５－ ５）
当△Ｅ＜０； &＝０
（５－ ６）
其中△Ｅ＝Ｅ（ｔ）－ Ｅ（ｔ－ １）
（５－ ７）
２．改进之处 与 ＢＰ 算法相比， 本算法有两点改进：
（１）降低权值修改频率， 使权 值 沿 总 体 误 差 最 小 的 方 向 调 整 ， 使 总
误差收敛的速度加快。
（２）根据情况确定学习速率， 即让学习速率 ! 和 动 量 项 & 可 变 ， 如
类， 在实际应用中也取得了较好的效果， 但它仍存在着以下问题：
１．学 习 算 法 的 收 敛 速 度 很 慢 。
２．局部极小： 从数学角度看， ＢＰ 网络的学习 过 程 使 用 的 是 最 速 下
降梯度法， 所以不可避免的会遇到优化过程中最常见的局部极小问
神经网络BP算法的改进与拓展
神经网络BP算法的改进与拓展神经网络是一种模仿人类神经系统的人工智能技术。
它由若干个神经元组成，每个神经元都有输入和输出，通过对输入的处理得出一个输出。
在神经网络的学习过程中，神经元之间的连接会不断地调整权值，以达到一个最优的结果。
而BP算法则是神经网络中最常用的一种学习算法，它通过反向传播误差，不断地调整权值来达到更优的结果。
然而，BP算法也存在一些问题，如梯度消失、收敛速度慢等，因此有必要对其进行改进和拓展。
一、BP算法的基本原理BP算法是基于梯度下降法的一种反向传播学习算法，它通过计算误差来不断地调整权值，以减小误差。
其中，误差可以用均方差来计算，即：其中，y表示神经网络的输出，t表示样本的正确输出。
通过误差的计算，可以得到误差的梯度，即：其中，w表示权值，α表示学习率。
通过梯度的计算，可以不断地调整权值，以减小误差。
二、BP算法存在的问题1.梯度消失在神经网络中，梯度的计算需要通过链式法则不断地进行乘法，这就导致了梯度的大小会不断地缩小，最后会趋近于0。
这种现象被称为梯度消失，它会使得神经网络的训练变得非常困难甚至无法训练。
2.收敛速度慢BP算法的训练需要不断地计算误差和梯度，并且每次训练只能更新一个样本，导致训练的速度非常慢。
三、BP算法的改进为了解决BP算法存在的问题，研究人员提出了很多改进方法，其中一些方法被广泛应用到神经网络中。
1.改进的激活函数激活函数是神经元中很重要的一部分，它可以将输入的信号转化为输出信号。
在BP算法中，激活函数的选择对收敛速度和精度影响非常大。
因此，研究人员提出了很多新的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU、ELU等，它们可以有效地解决梯度消失的问题，并且提高了神经网络的收敛速度和精度。
2.正则化方法正则化方法可以帮助减少过拟合的发生，从而提高了神经网络的泛化能力。
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０ 引 言
时 间 序 列 预 测 是 由历 史 数 据 来 推 测 未 来 某 个 时 刻 的值 ，
关 键 是 获 得 时 间 序 列 某 一 时刻 数 据 与 其 前 面 数 据 之 间 的 自回 归 数 学模 型 。 果 记 一 个 非 线 性 时 间 序 列 为 ｛ ， 一 般 形 式 如 ） 其
ｉ ｉ ｂ ｌ ｙ ｆ ｔ ｇ ａ ｉ ｔ ． Ｓ ａ ｅｕ ｅ ｒ ｄ ｃ ｅｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｎ ｆ ｉ ｅ ｅ ａａ Ｉ ｒ ｃ ｃ ｌ ｐ ｌｃ ｔ ｎ ａ ｄｓｍｕ ａｉ ｎ ｓ ｍｅｋ ｎ ｓ ｔｎ ｉ ｏ ｉ Ｃ ｂ ｓ ｄ ｔ ｐ ｅ ｉ ｔ ｈ ｅ ｅｏ ｉｇ ｂｅ ｄ ｏ ｍｅ ｓ ｒ ｓｄ ｔ、 ｎ ｐ ａ ｔ ａ ｐ ｉ ａ ｏ ｔｎ ｏ ｔ ｔ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｌｔ ， ｏ ｉ ｄ ｏ ｏ ｐ ｏ ｌｍｓ ｄｅ ｃ ｐ ｉ ｎｗｉ ａ ｐ ｎ ｂ ｃ ｕ ｅｏ ｔ ｅｌ ｔｔ ｎａ ｄｄ ｆ ｉ ｎ ｙ ｏ ｔ ｅａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｌ ｓ ｃ ｓ ｂ ｏ ｍ ａ ｒ ｉ ａ ｉ ｎ ｌ ｎ ｆ ｒ ｂ ｅ ｘ ｅ ｔ ｌ ｈ ｐ ｅ ｅ ａ ｓ ｆ ｈ ｍｉ ｉ ｅ ｃ ｅ ｃ ｆ ｈ ｌ ｏ ｈ ｉ ｅｆ ｕ ｈ ａ ｎ ｒ ｌｅ ｎ ａ ｏ ｌ ｉ ａｏ ｎ ｉ ｉ ｔ ａ ｔｍ ｎ ｔ ， ｏ ｇ ｏ ｔ ｉ ｉ ｇ ｔ ｄ ｌ ｗ ｃ ｕ ａ ｙ Ａｉ ｉｇ ａ ｒ ｖｎ ｅｐ ｒｏ ｍａ ｃ ， ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ａｙ ｉ ｇｔ ｅａｇ ｒｔ ｄ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｃ ｕ ｓ ， ＯＴ — ｒ ｎ ｎ ｍｅａ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ｃ ｒｃ ． ｍ ｎ ｔ ｍｐ ｏ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｌ ｚｎ ｌ ｏ ｈ ａ ｉ ｌｔｏ ｏ ｅ Ｃ １ ｅ ｉ ｈ ｎ ｈ ｉｍ ｎ ｒ ｓ ｏ ｄｎ ａ ｓ ｄｐ ｏ ｌ ｍ—ｏ ｖ ｎ ｙ ｉ ｆ ｕ ｄ Ａｎ ｒ ｕ ｈ ｉ ｒ ｖ ｎ ｅｓｍｕ ａ ｉ ｇｃ ｕ ｓ ，ｔ ｅ ｅ ｏ ａ ｃ ｆ ｉ ｌｔ ｇ ｉ ｂ ｔ ｒ ｐ ｎ ｉ ｇｃ ｕ ｅａ ｒ ｂ ｅ ｓ ｌ ｉ ｇｗａ ｎ 、 ｎ ｓｏ ｄｔ ｏ ｇ ｈ ｍｐ ｏ ｉ ｇｔ ｉ ｌｔ ｏ ｅ ｈ ｒ ｒ ｎ ｅｏ ｓｍｕ ａ ｉ ｅｔ ． ｈ ｎ ｒ ｐｆ ｍ ｎ ｓ ｅ
和 解决 方法 ， 并通 过 完善训 练过程 ， 问题得 到 了一 定程 度 的改善 。最后通 过在 Ｍａａ 使 ｔｂ仿真 环境 下 的 实际仿真 过程 ， ｌ 验证 了
改善效 果。
关键 词 ： Ｐ算法； 时 间序 列 ；预 测； 仿真 ；神 经 网络 Ｂ
中图法分 类号 ： Ｐ ８ Ｔ １３
Ｂ Ｐ神经网络进行时间序列预测的不足及改进
王 维 ， 张 英 堂
（ 械 工程 学 院 火炮 工程 系， 河北 石 家庄 ０ ０ ０ ） 军 ５ ０ ３
摘 要 ： Ｐ算法是应 用广 泛 的神 经 网络算 法 ， Ｂ 具有较 强 的非线 性拟合 能 力 ， 以周 来预 测非线 性 时间序 列数据 的发展 趋势 ， 可
Ａｂｔａｔ Ｐ （ａｋｐｏ ａ ａｉ ） ａ ｏ ｔｍ ｎ ｆｈ ｓｗｉｅ ｓｄｎ ｕａ ｎ ｔ ｒ ｇｒ ｈ ｓｒｃ：Ｂ ｂ ｃ ｒｐｇ ｔ ｎ ｌ ｒｈ ｉｏ ｅ ｅ ｏ ｇｉ ｓ ｏ ｔ ｍｏｔ ｄ ｌ ｕｅ ｅｒｌ ｅ ｙ ｗｏｋａ ｏｉ ｍ，ａ ｄｉｈ ｓ ｅｙｈｇ ｏ ｌ ｅｒ ｌ ｔ ｎ ａ ｒ ｉｈｎ ｎｉ ａ ｔ ｖ ｎ
Ｆｎ ｌ ，ｔ ｏ ｇ ｒｃ ｃｌｉ ｌ ｉｇｅｐ ｒ ｎｓｎ ｔ ｂ ｈｅｅ ｅｔｓ ｅ ｉｃｔｄ ｉ ｌ ｈ ｕ ｐａｔ ａ ｓ ａ ｎ ｘ ｅ ｍｅｔ ｉＭａ ａ，ｔ ｆ ｃ ｒ ｆ ａｅ、 ａｙ ｒ ｈ ｉ ｍｕ ｔ ｉ ｌ ｉｃ ｔ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ ＢＰ ａ ｔ ｍｅ ｉ ； ｔｍｅｓ ｒｅ ； ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｎ ｕ ａ ｅ ｏ ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｈ ｔｃ ｉ ｅ ｓ ｉ ｉ ｒｄｃｉ ； ｉ ｌｔ ； ｅ ｌ ｔ ｒ ｏ ｏ ｒ ｎｗ
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号： Leabharlann ０７ ２ （０７ ２ ．２ ２０ １０ —０ ４ ２ ０ ） １５９ —３
Ａｎ ｌ ｓｓａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｎ ｙ ｏ ａｙ ｉ ｎ ｍｐ ｏ ｉ ｇｗａ ｆ ＢＰ ＡＮＮ ｒ ｄ ｃｉ ｇｔ ｅｓ ｒｅ ａａ ｉ ｐ ｅ ｉｔ ｍ ｅ ｉｓｄ ｔ ｎ ｎ ｉ
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第２ 卷 ８
ＶＯ１ ２８ ．
第 ２ 期 １
Ｎ Ｏ ２１ ．
计 算 机 工程 与设 计
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｓｇ ｍ ｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｇ ａ ｄ Ｄｅ ｉ ｎ ｉ
２０ 年 １ 月 ０７ １
Ｎ Ｏ ．２０ ７ Ｖ ０
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 ， 到 了相 应 的原 因 找
Ｗ ＡＮＧ ｅ． ＺＨＡＮ Ｇ ｎ — ｎ Ｗ ｉ Ｙｉｇ ｔ ｇ ａ
（ ｅ ａ ｍｅｔ ｆ ｒ ｌ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇ ｒｎ ｎｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ｏ ｅ ｅ ｈ ｉｚｕｎ ５ ０ ３ Ｃ ｉａ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｏ Ａ ｔｌ ｙＥ ｇｎｅ ｎ ，Ｏ ｄ ａ ｃ ｇｎ ｒ ｇＣ ｌ ｇ，Ｓ ｉａｈ ａ ｇ ０ ０ ， ｈｎ） ｔ ｉｅ ｉ Ｅ ｅｉ ｌ ｊ ０