BP神经网络模型参数设定与应用

"其他参数的确定-侯捷stl课件" 本文主要探讨了在神经网络设计中的关键参数选择，特别是针对一个特定的带钢热流密度预测问题。首先，输入层和输出层的设计是神经网络架构的基础。在这个案例中，选择了6个与带钢热流密度密切相关的物理参数作为输入，即带钢厚度、带钢宽度、轧制速度、入精轧机时带钢的温度、目标终轧温度和水温，而带钢热流密度作为输出。这种6×1的设置确保了网络能够捕获必要的信息进行预测。 接下来，讨论了隐层数和节点数的选择。理论证明，一个单隐层的BP网络可以近似任何连续函数，因此本模型采用了单隐层结构。隐层节点数的选择通常基于经验和公式，如公式(2-26)，在此情况下，计算得出m=7。考虑到实际运行效果良好，最终确定隐层单元数为7，并使用Sigmoid激活函数增强网络的非线性表达能力。 在确定其他参数时，样本数量是一个重要的考虑因素。更多样本可提高学习准确性，但也会增加数据处理的复杂性和训练误差。文中选取了600个样本，其中325个用于训练，225个用于测试，总共训练6000次。学习步长是影响网络学习速度和稳定性的关键，初始设为0.1，并根据误差函数ΔE动态调整，以平衡收敛速度和稳定性。 构建的神经网络是一个3层结构，具体为6输入、7隐藏、1输出的网络，权重分别为wij和wji。这种结构适用于处理给定的热流密度预测任务。此外，提及的《人工神经网络原理及应用》一书，提供了更多关于神经网络类型和应用的详细信息，适合相关领域的研究生和工程师参考。 本书涵盖了前馈型BP神经网络、反馈型Hopfield神经网络、双向联想记忆BAM神经网络、CMAC小脑神经网络、径向基函数RBF神经网络、自组织SOM神经网络、对偶传播CPN神经网络、ART自适应谐振理论以及量子神经网络等多种神经网络模型，为读者提供了全面的神经网络理论和实践知识。