BP神经网络的MATLAB编程实现及讨论

BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近,针对BP网络学习速度慢的缺点,采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab仿真方法,研究了学习率和动量因子对算法学习速度的影响。     

基于进化规划的BP神经网络学习

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明,本文中提出的改进的进化规划算法优于前2个算法。     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法，它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用，但存在收敛较慢问题．笔者在文中简述了BP算法原理，针对BP算法的收敛性问题，提出了几点改进措施。     

神经网络在路面使用性能评估中的应用

应用神经网络BP算法原理，建立评估路面状况指数PCI的模型。通过平整度和路面破损率数据的学习，预测了路面破埙指标PCI，并把神经网络模型和回归模型进行了比较，证明了神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

基于改进 BP 神经网络的铁路货运量预测

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。     

神经网络在路面使用性能评估中的应用

应用神经网络BP算法原理,建立评估路面状况指数PCI的模型.通过平整度和路面破损率数据的学习,预测了路面破埙指标PCI,并把神经网络模型和回归模型进行了比较,证明了神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

广义同余神经网络的算法改进与性能分析

对广义同余神经网络（GCNN）的性能进行了深入的分析研究,提出了一种改进的广义同余学习算法,并将该算法与当前广泛使用的标准BP网络算法进行了比较。计算机数字实例模拟表明,该算法具有学习速度快、拟合效果好等特点。     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施.     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.