BP神经网络详解与实例

bp使用方法

bp使用方法
BP（Back Propagation）是一种常用的神经网络训练算法，用于训练多层感知器（MLP）等神经网络。

以下是BP的用方法：
1.初始化神经网络：首先，需要初始化一个神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。

每个层包含一定数量的神经元，每个神经元都通过权重与其他神经元相连。

权重初始化为随机值。

2.前向传播：输入数据通过输入层进入神经网络，然后依次经过隐藏层和输出层，最终得到输出结果。

在前向传播过程中，每个神经元将输入值与其权重相乘，加上偏置项，然后通过激活函数得到输出值。

3.计算误差：根据实际标签和神经网络的输出结果，计算误差。

误差是实际标签与输出结果之间的差异，通常使用平方误差或交叉熵误差等函数计算。

4.反向传播：根据计算出的误差，通过反向传播算法更新神经网络的权重。

反向传播算法将误差从输出层逐层反向传播到输入层，并根据梯度下降法更新权重。

5.迭代训练：重复步骤2-4多次，直到神经网络的输出结果收敛或达到预设的训练轮数。

在每次迭代中，权重都会被更新以减小误差。

6.测试与预测：训练完成后，可以使用测试数据对神经网络进行测试或进行预测。

将测试数据输入神经网络，得到输出结果，并根据输出结果进行评估和比较。

BP算法是一种监督学习算法，需要使用已知标签的数据进行训练。

在训练过程中，需要注意选择合适的激活函数、学习率和迭代次数等参数，以获得最佳的训练效果。

同时，为了避免过拟合和欠拟合等问题，可以使用正则化、Dropout 等技术来优化神经网络的性能。

BP神经网络方法在大坝基岩变形监测中的应用

的节点数对网络收敛速度有较大影响，根据Ｋｌｏｏｏ理，ｏｍｇｒｖ定一般隐含层节点数取２ｎ＋１ｎ为输入层节点数）考虑到学习过程（，收敛速率，往往需要多次试验确定Ｊ。隐含层神经元的数目与问
维功能，是一个具有高度非线性的大规模连续时间自应信息处适维数或提取的特征组数；出节点数取输出空间的维数。隐含层输理系统，其最主要的特征为连续时间线性动力学网络的全局联动
将最终影响模型的拟合及预报效果 … 。
从而得到合适的网络连接权，对新的样本进行识度上已无法完全描述大坝安全监测量之间的非线性映射关系，并到设定的要求，人工神经网络是在对人脑认识的基础上，拟人脑结构的思模ＢＰ神经网络的输入层和输出层的节点数由应用要求决定。输入节点数一般等于要训练的样本矢量维数，以是原始数据的可
— —
激活函数，Ｓ型、如线性、竞争层、和线性等激活函数，饱使设计者对所选定网络输出的计算，变为对激活函数的调用。另外，转可以根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，利用Ｍａａ语言编写各种网络权值训练的子程序。这样一来，ｔｂｌ网
载等因素的影响，而这些因素对大坝位移的影响往往无法用确切
则反向传播，将输出信号的误差按原来的连接通路返回，过修通改各层神经元的权值，使误差减小。如此反复进行，至误差达直
别］。

BP神经网络的特点

神经网络人工神经网络(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。

BP神经网络在人工神经网络发展历史中,很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法.直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。

BP （Back Propagation）神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求,中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。

当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。

误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值,向隐层、输入层逐层反传。

周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程,是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。

BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。

关于BP网络的总结

关于BP网络的总结1．辨识模型的建立目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型是采用BP网络和它的变化形式。

BP网络就是按照误差逆传播（error back propagation）学习算法（BP算法）进行训练的多层前向神经网络，亦称为误差逆传播神经网络。

它的优点有：23第三章基于肌电信号的人手肘关节运动轨迹的预测播，得到输出响应。

如果网络输出与需要输出的误差大于标定值，将进行第二步，即输出误差反向传播过程，输出的误差值由输出层开始反向传播到输入层，传播到每一层的误差大小决定该层权值的改变。

网络的训练实质上是一个最优化的过程，即找到使输出误差最小的网络权值。

训练结束后的网络权值，代表了神经网络输入输出的映射关系。

在该网络中，输入层和隐层采用非线性的Sigmoid 函数（图3－7 所示）作为神经元激励函数，输出层采用线性函数。

图3－7 Sigmiod函数下面介绍此算法的具体过程：首先，我们定义误差函数为：(3-5)上式中，为期望输出值，即手臂实际运动角度，为网络输出值，即神经网络预测的手臂运动角度。

本文所定误差需小于0.001，在大于这个限定值以前，需要由输出层开始反向推导网络权系数的修正值。

(1).输出层神经元输出值及权值修正：25第三章基于肌电信号的人手肘关节运动轨迹的预测式中f (• )为线性函数，为隐层2 中第j 个神经元与输出层的权系数，为隐层2 的神经元输出值，＝(3)，＝－1，即把神经元偏置的调整归入权系数的学习中，下面各隐层的情况也与之相同。

(2).隐层2 神经元输出值及权值修正：式中f (• )为sigmoid 函数，为隐层1 中第i 个神经元与隐层2 中第j 个神经元的权系数，为隐层1 中第i 个神经元输出值。

(2)(3).隐层1 神经元输出值及权值修正：为sigmoid 函数，为输入层中第m 个神经元与隐层 1 中第i 个神经元的权系数，为输入层中第m 个神经元输入值。

主成分分析—BP神经网络在备件需求预测中的应用

出基于主成分分析一ＢＰ神经网络模型的备件需求预测方法。首先利用主成分分析方法去除原始输入数据的相关性，降低数据维
度．减小网络规模，选择合适的隐合层的ＢＰ神经网络。最后通过结合实例进行分析，取得较好的效果。
ＬｏｉｔｃＳｉＴｅｈｇｓｉｓｃ — ｅ
Ｎｏ１，２０１．１０
物流科技
２１００年第１期１
・物流技术・文章编号：１０ — １０（００－０１００２３０２１）１０８ — ４１
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ｃｓａｙｉ．ａｅａｎｌｓｓ
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ＤＮｎ，ＰＮｈＯｘｏｇＹＮｕＯＧＭｅｇＥＧＳａ —ｉｎ，ＡＧＸｅ
摘要：备件需求预测在装备维修保障中占据重要的地位，针对当前主要以经验为主进行估计，与实际需求相差较大，提
关键词：备件需求预测；主成分分析；ＢＰ神经网络中图分类号：Ｆ２２４文献标识码：Ｂ
ＡｂｔａｔＴｅｅｕｒｍｅｔｏｅａｔｇｏｐｒｐｒｈｓｌｙｄｕｍｐｒｎｐｒｎｈｅｕｐｎｍａｎｅａｃ．Ｎｏｓｒｃ：ｈｒｑｉｅｎｆｒｃｓｉｆｓａｅａｓａｐａｅａｉｏｔｔａｔｔｅｑｉｍｅｔｎｔａｉｉｔｎｎｅｗ，ｍｏｔｓｆｒｅｓｍｅｈｄｒｓｎｈｍｐｒｃｌｄｔｈｃａ＇ｓｔｆｈｐａｔａｅｕｒｍｅｔｔｏｉｈｉｂｓｄｏｈｒ — ｏｅａｔｔｏｓａｅｕｉｇｔｅｅｉａａａｗｉｈｃｎｔａｉｙｔｅｒｃｉｌｒｑｉｅｎ．ＡｍｅｈｄｗｈｃｓａｅｎｔｅｐｉｉｓｃｎｃｐｌｏｏｅｔａａｙｉｓｐｏｏｅｆｒｔｅｓａｅｐｒｓｆｒｃｓｉｇｉｈｍｏｅｆＢｅｒｌｎｔｒ．ＦｉｔｈｒｎｉａＯｉａｃｍｐｎｎｎｌｓｓｉｒｐｓｄｏｈｐｒａｔｏｅａｔｎｔｅｎｄｌｏＰｎｕａｅｗｏｋｒ，ｔｅｐｉｃｐｌＣＢ— ｓｐｎｎａａｙｉｍｅｈｄｉｓｄｔｒｍｏｅｈｒｌｖｎｅｏｈｏｇｎｌｉｐｔａａｏｒｄｃｈａａｄｍｅｓｏ，ｔｒｄｃｔｅｏｅｔｎｌｓｓｔｏｓｅｏｅｖｔｅｅｅａｃｆｔｅｒｉａｎｕｄｔ，ｔｅｕｅｔｅｄｔｉｎｉｎｏｅｕｅｈｕｉｎｔｏｋｓｚｎｅｅｔａｌｐｒｐｉｔｉｄｎｌｙｒＳＢｅｒｌｎｔｒ．Ｉｔｅｎ，ｇｔｏｄｒｓｌｔｒｕｈｃｍｂｎｔｎｏｅｗｒｉａｄｓｌｃｌｅａｐｏｒｅｈｄｅａｅＰｎｕａｅｗｏｋｎｈｅｄｅａｇｏｅｕｔｈｏｇａｏｉａｉｆａｏ

BP神经网络研究

敛速度慢的时候，通过改变误差函数、入动量项、可加
变步长法、连接权重的选择以及改变激励函数的选取来优化
２ＢＰ神经网络训练逻辑函数ＸＯＲ
学习率的统计数据ｆ学习成功的权值平均调整次ｋ是
数．ｈ是１０次训练中学习成功的次数．／代表学习失ＮＡ
解决方法．也有自身的缺点它有可能收敛于局部最但
小值，而且代价很大．特别是收敛速度很慢的时候收
来的．的组织结构和工作原理与人的神经系统有着极它
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以在南Ｓ单元组成的任意网络中可得到计算（，为第ｉ到第ｉ的连接权值）方法：，层层的ＯｉｉＷ￣
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大的相似性，够模拟人的学习、忆和推理功能。其能记中．Ｐ算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一Ｂ种．能处理感知机所不能解决的任意非线性输入输出关系本文主要介绍反传学习算法（Ｐ以及基于ＢＢ）Ｐ
作者简介：昱（９９，，苏南通人，师，究生，究方向为人工智能和数据挖掘王１７一）男江讲研研
现计机２１．＠代算０ｏ２１
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研究ｓ开发
＼
点，希望学习率小一点因此通常无法找到这样固定又的学习率，以也常使用随时间渊整的学习率．不是所而

BP电网供电可靠性分析

c.定义误差函数为：
k 1,2, , s 2
1 s2 E W , B t k a 2 k 2 k 1
2
BP神经网络供电可靠性分析方法
(2) 误差反向传播输出层的权值变化：对从第i个输入到第k个输出的权值有： a 2 k E E w2 ki w2 ki a 2 k w2 ki
t k a 2 k f 2 ' a1i ki a1i 其中： ki ek f 2' ek t k a2 k
：误差；：学习速率，过大容易震荡，过小调整过慢； a 2 k ：训练样本对目标输出； t k ：神经网络实际输出； f 2' ：输出层神经元传递函数的导数；
基于BP神经网络的供电可靠性方法分析
一、BP神经网络供电可靠性分析方法二、基于ANN供电可靠性实例
BP神经网络供电可靠性分析方法
1.人工神经网络
人工神经网络（artificial neural network， ANN）是人工智能技术的一种,ANN具有大规模
分布式并进行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性，因此可作为一种预测的先进手段。神经网络方法已经广泛用于电力系统的负荷预测邻域，特别是短期负荷预测。
s2
s2
ij p j
其中： ij ei f 1'
ei ki w2 ki
k 1
BP神经网络供电可靠性分析方法
BP算法的学习训练过的权重使误差最小。网络连接权值调整公式为：
W 2ki(t 1) W 2ki t ki a1i a W 2ki t 1
ek
BP神经网络供电可靠性分析方法

BP神经网络逼近非线性函数

应用BP神经网络逼近非线性函一、实验要求1、逼近的非线性函数选取为y=sin(x1)+cos(x2)，其中有两个自变量即x1,x2,一个因变量即y。

2、逼近误差<5%，即：应用测试数据对网络进行测试时，神经网络的输出与期望值的最大误差的绝对值小于期望值的5%。

3、学习方法为经典的BP算法或改进形式的BP算法，鼓励采用改进形式的BP算法。

4、不允许采用matlab中现有的关于神经网络建立、学习、仿真的任何函数及命令。

二、实验基本原理2.1 神经网络概述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播，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，根据预判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图所示。

2.2 BP神经网络训练步骤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神经网络的训练过程包括以下几个步骤。

步骤1：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l、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ωij，ωjk，初始化隐含层阈值a，输出层阈值b，给定学习速率和神经元激励函数。

步骤2：隐含层输出计算。

根据输入变量X，输入层和隐含层间连接权值ωij以及隐含层阈值a，计算隐含层输出H。

j 1(a )nj ij i i H f x ω==-∑ j=1,2，…，l式中，l 为隐含层节点数，f 为隐含层激励函数，该函数有多种形式，一般选取为1(x)1xf e-=+步骤3：输出层输出计算。

根据隐含层输出H ，连接权值ωjk 和阈值b ，计算BP 神经网络预测输出O 。

1lk j jk k j O H b ω==-∑ k=1,2，…，m步骤4：误差计算。