BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例

被引：53

作者：

严鸿 ^{[1
]}

管燕萍 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海交通大学自动化系

[2] 中兴通讯股份有限公司

来源：

控制工程 | 2009年 / 16(S2)卷 / S2期

关键词：

BP神经网络; 网络结构; 隐层单元数; 车流量预测;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.2009.s2.052

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响。结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳。

引用

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