神经网络分析应用
神经网络的实际应用举例
神经网络的实际应用举例神经网络是模拟人类神经系统机制的计算模型。
它可以从大量数据中自主学习，分析和识别复杂的模式，被应用到许多领域，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
下面介绍神经网络在实际应用中的几个典型案例：一、机器翻译机器翻译是指将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。
以Google Translate为例，通过神经网络，将大量的双语数据进行学习和模型的训练，实现了高质量的机器翻译。
神经网络通过提取出源语言文本中的特征，转换成语义空间的向量，在目标语言中寻找最相似的向量，并根据这些向量生成目标语句。
同时，还可以实现实时的语音翻译功能。
二、人脸识别人脸识别技术在安全监控、智能家居等领域广泛使用。
以人脸识别门禁为例，首先通过摄像头捕捉到人脸图像，然后提取特征，将人脸图像转换成向量。
接着，将向量输入神经网络，通过模型识别出人脸的身份信息，最后与数据库中保存的人脸信息进行比对，从而判断身份是否匹配。
三、自动驾驶自动驾驶技术是当前人工智能技术最具代表性的一个领域。
以谷歌无人驾驶汽车为例，通过激光雷达、相机、雷达和GPS等传感器收集周围环境信息，并通过神经网络进行深度学习，实现对环境信息的感知和处理。
然后，结合交通规则和路况等条件，进行行驶决策，开展自主驾驶。
四、医疗影像分析医疗影像分析需要对大量医学图像进行处理和分析，如CT、MRI等。
因此，对于快速准确地分析疾病信息非常重要。
以肺癌识别为例，通过神经网络可以对肺部影像进行分割和预处理，提取肺结节的特征，进而诊断是否为恶性肿瘤。
综上，神经网络的实际应用非常广泛，除了上面所提到的应用领域外，还可以应用在音视频处理、推荐系统等领域，为我们带来越来越多的便捷和效率。
神经网络的深度学习应用案例分析
神经网络的深度学习应用案例分析近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络的深度学习成为了研究的热点之一。
深度学习通过模拟人脑的神经网络结构，通过大量数据的训练来提高机器的学习能力。
在各个领域中，神经网络的深度学习都取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将从医疗、金融和图像识别三个方面，分别介绍神经网络的深度学习在实际应用中的案例分析。
1. 医疗领域在医疗领域，神经网络的深度学习被广泛应用于疾病的诊断和预测。
例如，在肺癌的早期诊断中，研究人员使用深度学习算法对大量的CT影像进行训练，建立了一个肺癌诊断模型。
该模型能够准确地识别患者是否患有肺癌，提高了早期发现的准确率，为患者提供了更好的治疗机会。
此外，在医学影像分析方面，神经网络的深度学习也发挥了重要作用。
研究人员使用深度学习算法对MRI和CT等医学影像进行分析，能够准确地检测出肿瘤、血管等病变，并提供详细的定量分析结果。
这种技术的应用，不仅提高了医生的诊断准确性，还为患者提供了更加精准和个性化的治疗方案。
2. 金融领域在金融领域，神经网络的深度学习被广泛应用于风险评估和投资决策。
例如，在信用评估方面，研究人员使用深度学习算法对大量的借贷数据进行训练，建立了一个信用评估模型。
该模型能够准确地预测借款人的还款能力，帮助金融机构降低风险，提高贷款的准确性。
此外，在股票市场的预测方面，神经网络的深度学习也发挥了重要作用。
研究人员使用深度学习算法对历史股票数据进行分析，建立了一个股票预测模型。
该模型能够准确地预测股票的涨跌趋势，帮助投资者做出更加明智的投资决策。
3. 图像识别领域在图像识别领域，神经网络的深度学习被广泛应用于人脸识别、物体检测和图像分类等任务。
例如，在人脸识别方面，研究人员使用深度学习算法对大量的人脸图像进行训练，建立了一个人脸识别模型。
该模型能够准确地识别出人脸的特征，提高了人脸识别的准确率，广泛应用于安防领域和人脸支付等场景。
此外，在物体检测和图像分类方面，神经网络的深度学习也取得了重要突破。
数据分析中的神经网络算法应用实例
数据分析中的神经网络算法应用实例数据分析在现代人们的工作和生活中扮演着越来越重要的角色。
随着人工智能技术的发展，神经网络算法作为其中一种重要的算法，在数据分析领域中得到了广泛的应用。
本文将以实际的数据应用为例，深入探讨神经网络算法在数据分析中的应用。
一、神经网络算法简介神经网络算法是一种受到生物神经网络启发的算法，由一组互相连接的神经元组成。
数据经过多层神经元的处理，最终得出预测结果或分类结果。
神经网络算法通过反向传播算法，不断调整神经元之间的连接权值，进一步提高算法的预测或分类能力。
二、人脸识别领域中的神经网络算法应用作为当下最为关注的热门领域之一，人脸识别技术已经广泛应用于众多领域中，如门禁系统、安全监控、人脸支付等。
神经网络算法在人脸识别领域的应用是其中重要的一环。
在人脸识别领域中，神经网络算法通过训练样本数据，不断优化人脸识别模型的准确性。
例如，一家公司为了保证办公室进出安全，需要安装门禁系统。
门禁系统通过摄像头对人脸图像进行采集，将图像传输到神经网络模型中进行处理，最终得出识别结果。
通过不断的训练和优化，神经网络算法的识别准确率可以逐步提高，提高门禁系统的可靠性和安全性。
三、金融领域中的神经网络算法应用在金融领域中，神经网络算法同样得到了广泛的应用。
以股票价格预测为例，神经网络算法可以通过历史股票价格数据进行训练，得出股票价格的波动趋势。
同时，神经网络算法还可以对当前市场经济环境和政策因素进行综合分析，从而进一步提高股票价格预测的准确性。
此外，神经网络算法在信用评估、欺诈检测等金融领域中也得到了广泛的应用。
例如在信用评估方面，神经网络算法可以通过用户征信报告和个人信息等数据来进行训练，根据特定的权重参数来预测用户的信用评级和信用额度。
在欺诈检测方面，神经网络算法可以通过大量的欺诈案例进行训练，从而提高识别欺诈的准确性和效率。
四、物联网领域中的神经网络算法应用在物联网领域中，神经网络算法同样得到了广泛的应用。
神经网络在金融分析中的应用研究
神经网络在金融分析中的应用研究近年来，神经网络作为一种能够模拟人脑神经系统的学习算法，已逐渐应用于金融分析领域。
使用神经网络进行金融分析，可以更准确地预测未来趋势、风险和机会。
本文将深入探讨神经网络在金融分析中的应用研究。
一、神经网络在金融市场预测中的应用神经网络能够模拟人脑神经系统的学习算法，它能够通过对大量数据的学习，发现不同的模式和规律，然后利用学到的知识进行预测和决策。
在金融市场预测中，神经网络可以被用来预测股票价格、汇率变化、市场趋势等。
在预测股票价格时，神经网络可以分析股票相关的各种数据，如公司财务报表、基本面数据、市场情况等等，并根据这些数据确定股票价格的趋势。
例如，根据上市公司的财务数据、行业市场动态等，神经网络可以通过分析历史数据，预测未来股票的走势。
同时，神经网络还可以识别股票价格的周期、变化和波动等特征，进而确定最佳的交易策略，实现高收益和低风险的目标。
在预测汇率变化时，神经网络也可以用来分析各种数据，如货币政策、国际关系、贸易政策、金融市场等等，并根据这些数据来判断未来汇率的走向。
例如，当国际贸易状况发生变化时，神经网络可以通过分析历史汇率数据和相关的经济指标，预测汇率的变化趋势，并制定相应的投资策略。
二、神经网络在风险评估中的应用风险评估是金融分析的重要环节之一，它可以帮助投资者确定投资的风险程度，制定相应的风险控制策略，从而获得更高的投资回报。
在风险评估中，神经网络可以被用来分析各种数据，如财务报表、市场动态、行业发展情况等等，并根据这些数据来评估投资的风险和潜在的收益。
例如，在评估股票风险时，神经网络可以通过分析公司的财务报表、市场情况等，来预测公司未来的业绩和收益。
同时，神经网络还可以识别公司的经营状况、竞争环境等，从而进行风险控制，制定相应的投资策略。
在评估债券风险时，神经网络可以通过分析债券的市场动态、信用评级等来预测债券的违约风险和投资回报。
同时，神经网络还可以识别宏观经济环境、国际贸易关系等，从而进行风险控制，制定相应的投资策略。
神经网络在医疗像分析中的应用
神经网络在医疗像分析中的应用神经网络在医疗影像分析中的应用随着医疗科技的不断发展，影像学成为医学诊断中不可或缺的一项技术。
而神经网络（NN）作为一种先进的模式识别算法，被广泛应用于医疗影像分析领域。
本文将讨论神经网络在医疗影像分析中的应用。
一、神经网络简介神经网络是一种基于生物神经元的可编程模型，其结构类似于人脑，能够对不断变化的模式进行学习和适应。
神经网络在医学影像分类、分割、检测、重建等方面具有广泛的应用。
二、神经网络在医学影像分类中的应用医学影像分类是指对不同类型的医学影像进行分类。
神经网络通过对大量影像数据进行学习，能够准确识别疾病类型并进行分类。
例如，神经网络在乳腺X线照片分类中的应用，能够帮助医生快速准确判断乳腺是否患有肿瘤。
此外，神经网络还被应用于CT和MRI图像的分类，能够快速判断疾病类型，为医生提供有效的辅助诊断。
三、神经网络在医学影像分割中的应用医学影像分割是指根据医学影像的颜色、形状、纹理等特征，将影像划分为不同的区域。
神经网络能够通过学习大量影像数据，对影像进行像素级别的分割，极大提高了分割效率和准确度。
在影像分割方面，神经网络尤其在医学影像中的应用比较广泛。
例如，神经网络在脑部MRI影像分割中的应用，能够将脑子分成灰质、白质和脑脊液，为脑部手术提供精确的指导。
此外，神经网络在医学影像的血管分割、肺部结节分割等方面也具有广泛的应用。
四、神经网络在医学影像检测中的应用医学影像检测是指通过对医学影像进行分析，识别疾病的位置、大小和数量。
神经网络能够通过学习大量影像数据，对医学影像进行自动识别和检测。
例如，神经网络在乳腺X线检测中的应用，能够帮助医生准确识别患者是否患有乳腺癌。
此外，神经网络还被应用于肺部结节、肝脏病变等方面的检测，能够在早期发现并诊断疾病，为患者提供更好的治疗方案。
五、神经网络在医学影像重建中的应用医学影像重建是指通过对拍摄的医学影像进行重建，得到更加清晰、精确的影像。
如何利用神经网络进行预测分析(Ⅰ)
神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的数学模型，可以用来进行复杂的数据处理和预测分析。
利用神经网络进行预测分析是一种常见的应用，可以用于股票价格预测、天气预测、人口增长预测等多个领域。
本文将探讨如何利用神经网络进行预测分析，并介绍一些常用的方法和技巧。
1. 数据收集在利用神经网络进行预测分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如历史数据、实时数据、传感器数据等。
例如，如果要预测股票价格，可以收集历史的股票交易数据；如果要预测天气，可以收集气象局的观测数据。
数据的质量和数量对预测结果有很大的影响，因此在收集数据时需要尽量确保数据的完整性和准确性。
2. 数据预处理在收集到数据后，需要对数据进行预处理以便神经网络进行分析。
数据预处理包括数据清洗、数据标准化、数据归一化等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，以确保数据的质量；数据标准化是指将数据按照一定的规则进行转换，使得数据具有统一的尺度和分布；数据归一化是指将数据按照一定的比例进行缩放，以便神经网络更好地学习和训练。
3. 神经网络模型选择选择合适的神经网络模型是进行预测分析的关键一步。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
不同的神经网络模型适用于不同的预测分析任务，需要根据具体的问题选择合适的模型。
例如，对于时间序列数据的预测分析，循环神经网络通常是一个较好的选择；对于图像识别和语音识别等任务，卷积神经网络通常是更合适的模型。
4. 数据分割和训练在选择了合适的神经网络模型之后，需要将数据分割成训练集和测试集，并对神经网络进行训练。
训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型的性能。
在训练神经网络时，需要选择合适的优化算法和损失函数，以使得神经网络能够更好地拟合数据并进行预测分析。
5. 参数调整和模型评估在训练神经网络模型过程中，需要对模型的参数进行调整，并对模型的性能进行评估。
参数调整包括学习率的选择、隐藏层节点数的选择等。
基于神经网络的数据分析与预测
基于神经网络的数据分析与预测随着互联网和物联网技术的不断发展，数据逐渐成为了企业决策和发展的重要依据。
随之而来的是数据分析和预测的需求，以便在未来做出正确的决策。
而神经网络正是一个有效的工具，可以对数据进行分析和预测。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人类大脑神经元相互连接的计算模型，能够不断学习、改变和完善自身。
它的核心思想是通过层层处理，从中提取出更高层次的特征，从而对问题进行分类、识别或预测。
神经网络具有自学习和自适应的能力，能够在数据中自动学习模式和规律。
与传统的基于规则的机器学习模型不同，神经网络通过处理海量的数据，自动提取出其中的特征，并建立复杂的非线性关系式，从而进行分类、预测等任务。
二、神经网络在数据分析中的应用神经网络在数据分析中有广泛的应用，其中包括以下几个方面：1、分类神经网络可以对数据进行分类。
例如，在金融行业中，可以对客户进行风险评估，预测客户信用违约概率等。
在医疗行业中，可以对患者进行诊断，判断疾病类型和程度等。
2、聚类神经网络也可以进行数据聚类。
例如，在市场营销中，可以根据用户购买习惯将其分为不同的群体，从而提供个性化的推荐。
在航空航天领域中，可以根据飞机性能参数进行聚类，判断其是否需要检修等。
3、预测神经网络也可以用于数据预测。
例如，在交通运输领域中，可以预测交通拥堵情况、车辆行驶路线等。
在金融行业中，可以预测股票价格、汇率变化等。
三、神经网络在数据预测中的案例神经网络在数据预测中已经得到了广泛应用，以下是几个有代表性的案例：1、股票价格预测通过神经网络，可以对股票价格进行预测。
例如，可以将历史股票价格、公司财务数据和行业趋势等数据输入神经网络，进行训练和预测，从而找到合适的投资机会。
2、气象预测神经网络也可以用于气象预测。
例如，在预测飓风路径、暴雨洪水等自然灾害时，可以通过将多源数据输入神经网络，生成预报模型，提高预报准确率。
3、客户流失预测通过对客户购买历史、行为和态度等数据进行分析，可以预测客户未来的购买行为和流失率。
神经网络在医学领域中的应用
神经网络在医学领域中的应用随着科技的不断发展，神经网络作为一种人工智能技术，已经在很多领域中得到了成功的应用，尤其是在医学领域中。
本文将从以下几个方面分析神经网络在医学领域中的应用。
1. 神经网络在医学图像处理中的应用医学图像处理是医学领域中的一个重要分支，它可以用来诊断和治疗各种疾病。
神经网络在医学图像处理中的应用主要包括医学图像分类、医学图像分割、医学图像重建等方面。
医学图像分类是指将医学图像按照一定的标准分类，以便医生更好地做出诊断。
神经网络可以帮助医生快速准确地对医学图像进行分类。
例如，针对CT扫描中的肺结节，神经网络可以分析肺结节的形状、大小、位置等特征，进而快速准确地诊断是否为肿瘤。
医学图像分割是指将医学图像中的不同组织或器官分割出来，以便更好地观察和诊断。
神经网络可以通过学习匹配不同组织或器官的色彩、形状等特征，实现针对不同组织和器官的自动分割。
医学图像重建是指通过分析医学图像中的信息，重新构建出一个更为准确的三维模型。
神经网络可以通过学习不同角度下的CT或MRI图像，实现高精度的医学图像重建。
2. 神经网络在医学诊断中的应用医学诊断是医学领域中最为重要的环节之一，它与疾病的预后和治疗方案有着直接的关系。
神经网络在医学诊断中的应用可以提高诊断的准确性和效率。
例如，在医学图像处理中，神经网络可以根据输入的医学图像，自动诊断疾病类型和程度，并给出治疗方案。
此外，神经网络还可以在某些疑难病例中，根据临床表现和病史，快速准确地做出初步诊断。
3. 神经网络在医疗卫生管理中的应用医疗卫生管理是医疗服务中一个非常重要的环节，它涉及到医疗资源的分配、医疗服务的质量等方面。
神经网络可以在医疗卫生管理中发挥重要作用。
例如，在医疗资源的调配中，神经网络可以利用历史病例数据和医生的诊断意见，预测患者在未来一段时间内需要的医疗资源，从而更好地分配医疗资源。
此外，在医疗服务质量方面，神经网络可以通过分析患者对医疗服务的评价，提供个性化的医疗服务，从而提高服务质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于动态BP神经网络的预测方法及其应用来源：中国论文下载中心 [ 08-05-05 15:35:00 ] 作者：朱海燕朱晓莲黄頔编辑：studa0714摘要人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。
本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。
关键字神经网络，BP模型，预测1 引言在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。
对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。
可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。
相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。
神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。
建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。
目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。
利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。
但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。
近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。
2 BP神经网络模型BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。
典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。
现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。
如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。
输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。
②联接权重(图中如V,W)。
它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。
③层。
神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。
④阈值。
其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。
⑤转移函数F。
它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。
图1 BP神经网络结构2.1 基本算法BP算法主要包含4步，分为向前传播和向后传播两个阶段：1）向前传播阶段（1）从样本集中取一个样本（X p，Y p），将X p输入网络；（2）计算相应的实际输出O p在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。
这个过程也是网络在完成训练后正常运行时的执行过程。
2）向后传播阶段（1）计算实际输出O p与相应的理想输出Y p的差；（2）按极小化误差的方式调整权矩阵。
这两个阶段的工作受到精度要求的控制，在这里取作为网络关于第p个样本的误差测度，而将网络关于整个样本集的误差测度定义为。
图2是基本BP算法的流程图。
并从小到大排序[4，7]。
（5）建立BP神经网络。
隐含层传递函数用tansig，输出层用logsig，训练函数采用动态自适应BP算法，并制订停止准则：目标误差精度以及训练代数。
（6）初始化网络。
（7）训练网络直到满足停止判断准则。
（8）用测试向量对网络进行预测，并记录误差和逼近曲线，评估其网络的适应性。
其适应度函数采取规则化均方误差函数。
（9）转到（5），选取下一个演化因子，动态增加隐含层结点数，直到最后得到最佳预测网络。
3 基于神经网络的预测原理[4]3.1 正向建模正向建模是指训练一个神经网络表达系统正向动态的过程，这一过程建立的神经网络模型称为正向模型，其结构如图3所示。
其中，神经网络与待辨识的系统并联，两者的输出误差用做网络的训练信号。
显然，这是一个典型的有导师学习问题，实际系统作为教师，向神经网络提供算法所需要的期望输出。
当系统是被控对象或传统控制器时，神经网络多采用多层前向网络的形式，可直接选用BP网络或它的各种变形。
而当系统为性能评价器时，则可选择再励学习算法，这时网络既可以采用具有全局逼近能力的网络（如多层感知器），也可选用具有局部逼近能力的网络（如小脑模型控制器等）。
图3 正向建模结构3.2 逆向建模建立动态系统的逆模型，在神经网络中起着关键作用，并且得到了广泛的应用。
其中，比较简单的是直接逆建模法，也称为广义逆学习。
其结构如图4所示，拟预报的系统输出作为网络的输入，网络输出与系统输入比较，相应的输入误差用于训练，因而网络将通过学习建立系统的逆模型。
但是，如果所辨识的非线性系统是不可逆的，利用上述方法将得到一个不正确的逆模型。
因此，在建立系统时，可逆性应该先有所保证。
图4 直接逆建模结构4 应用实例分析以我国西南某地震常发地区的地震资料作为样本来源，实现基于动态神经网络的地震预报。
根据资料，提取出7个预报因子和实际发生的震级M作为输入和目标向量。
预报因子为半年内M>=3的地震累计频度、半年内能量释放积累值、b值、异常地震群个数、地震条带个数、是否处于活动期内以及相关地震区地震级。
在训练前，对数据进行归一化处理。
由于输入样本为7维的输入向量，一般情况下输入层设7个神经元。
根据实际情况，输出层神经元个数为1。
隐含层神经元的传递函数为S型正切函数，输出层也可以动态选择传递函数。
实例数据来自文献[4]，将数据集分为训练集、测试集和确定集。
表1中的7×7数组表示归一化后的训练向量，第一个7表示预报因子数，第二个7表示样本数。
表1 归一化后的训练向量在不同神经元数情况下，对网络进行训练和仿真，得到如图5所示的一组预测误差曲线。
其中，曲线A 表示隐层结点数为6时的预测误差曲线，曲线B表示隐含层结点数为3时的预测误差曲线，曲线C表示隐含层结点数为5时的预测误差曲线，曲线D表示隐含层结点数为4时的预测误差曲线。
将五种情况下的误差进行对比，曲线C表示的网络预测性能最好，其隐含层神经元数为5，图中曲线E表示的是隐含层结点数为15时的预测误差曲线（文献[4]中的最好结果）。
同时也证明，在设计BP网络时，不能无限制地增加层神经元的个数。
若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性，网络在学习过程中更易陷入局部极小点，而且会使网络的学习速度、预测速度变得很慢。
图5 不同神经元数预测误差对比曲线5 结论本文针对基本的BP神经网络，提出了可动态改变神经元数（与精度相关）的BP神经网络预测方法，可以根据实际情况建立预测系统。
用此种方法可以建立最好的神经网络，不会有多余的神经元，也不会让网络在学习过程中过早陷于局部极小点。
参考文献[1]Yao X, Liu Y. Fast Evolutionary Programming. in Evolutionary Programming Ⅴ: Proc. 5th Annu. Conf. Evolutionary Program, L.Fogel, P. Angeline and T. Bäck, Eds. Cambridge, MA : MIT Press, 1996, 451-460 [2]Xin Yao,Yong Liu, A New Evolutionary System for Evolving Artificial Neural Networks IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL 8, NO.3 1997，694-714[3]潘正君，康立山，陈毓屏. 演化计算[M ]. 北京:清华大学出版社，1998[4]飞思科技产品研发中心. 神经网络理论与实现. 北京:电子工业出版社，2005[5]蔡晓芬，方建斌. 演化神经网络算法. 江汉大学学报，第33卷第3期，2005.9[6]蒋宗礼. 人工神经网络导论. 北京：高等教育出版社，2001[7]高大启.有导师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究. 计算机学报，第21卷第1期，1998转贴于中国论文下载中心图2 BP基本算法流程2.2 动态BP神经网络预测算法在经典的BP算法以及其他的训练算法中都有很多变量，这些训练算法可以确定一个ANN结构，它们只训练固定结构的ANN权值（包括联接权值和结点转换函数）。
在自动设计ANN结构方面，也已有较多的尝试，比如构造性算法和剪枝算法。
前一种是先随机化网络，然后在训练过程中有必要地增加新的层和结点；而剪枝法则正好相反。
文献[2]中提出了演化神经网络的理念，并把EP算法与BP进行了组合演化；也有很多学者把遗传算法和BP进行结合，但这些算法都以时间复杂度以及空间复杂度的增加为代价。
根据Kolmogorov定理,对于任意给定的L2型连续函数f: [ 0, 1 ]n →Rm , f可以精确地用一个三层前向神经网络来实现，因而可以只考虑演化网络的权值和结点数而不影响演化结果。
基于此，在BP原有算法的基础上，增加结点数演化因子，然后记录每层因子各异时演化出的结构，最后选取最优的因子及其网络结构，这样就可以避免由于增加或剪枝得到的局部最优。
根据实验得知，不同的预测精度也影响网络层神经元的结点数，所以可根据要求动态地建立预测系统。
具体步骤如下：（1）将输入向量和目标向量进行归一化处理。
（2）读取输入向量、目标向量，记录输入维数m、输出层结点数n。
（3）当训练集确定之后，输入层结点数和输出层结点数随之而确定，首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数。
实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。
反之，若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性（这一点对硬件实现的网络尤其重要），网络在学习过程中更易陷入局部极小点，而且会使网络的学习速度变得很慢。
隐层结点数的选择问题一直受到神经网络研究工作者的高度重视。
Gorman指出隐层结点数s与模式数N的关系是：s＝log2N；Kolmogorov定理表明，隐层结点数s＝2n＋1（n为输入层结点数）；而根据文献[7]：s＝sqrt（0.43mn＋0.12nn ＋2.54m＋0.77n＋0.35）＋0.51[7]。
（4）设置结点数演化因子a。
为了快速建立网络，可以对其向量初始化，。