基于BP神经网络的预测建模系统的研究与实现

神经网络具有良好的记忆、归纳和学习能力 ,对难以用数学方法建立精确模型的信息、工艺等能够进行有效地预测建模。该文通过对BP神经网络的分析和研究 ,针对传统BP算法的不足 ,采用Levenberg -Marquardt(LM)优化算法的建立一个基于BP神经网络预测建模系统。在介绍了系统的主要功能之后 ,给出了用MATLAB软件实现该系统主要模块的具体程序。最后采用该系统对一个制造过程中刀具磨损量的进行了预测建模 ,实验仿真结果表明 :系统具有良好的预测效果 ,刀具实际磨损量与预测磨损量的误差基本上在 10 %以下。