BP网络的改进研究

针对标准BP神经网络收敛速度慢,学习精度不高的缺点,在标准BP神经网络算法中附加动量项,并以附加动量项的BP网络算法为基础,提出动量—自适应速率法,动量—可调激活函数法以及动量—自适应速率—激活函数法四种改进算法。以太阳黑子预测为实例分析四种改进算法在BP神经网络迭代次数减少,精度提高两方面的实际效果。事实证明,动量—可调激活函数算法对BP网络结构优化,提高收敛速度有明显效果。