改进的惩罚系数BP神经网络预测模型及其应用

"一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力" 是一篇2013年发表在《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》的文章，作者包括廖卫强、远岩和王国玲。该研究旨在提升BP神经网络的训练预测性能，通过引入Metropolis准则以解决BP神经网络在训练过程中易陷入局部最优的问题，并通过使用两个不同的惩罚系数C1和C2来处理两类误分情况，同时应用轮换法来应对样本不均衡分布的影响。 BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于各种预测和分类任务的深度学习模型。然而，BP算法在训练过程中常遇到的一个挑战是容易陷入局部极小值，导致模型的泛化能力下降。为了解决这个问题，文章提出了引入Metropolis准则。Metropolis准则源于统计物理中的蒙特卡洛模拟，它能够在搜索网络权重空间时避免过早收敛到局部最优，从而提高网络的逼近精度。 在分类问题中，不同类型的误分类可能具有不同的代价。例如，在某些应用中，误分类正类的代价可能远高于误分类负类。因此，研究中采用了两个不同的惩罚系数C1和C2，分别针对两类误分进行不同程度的惩罚。这种策略可以根据实际问题的需求调整模型的优化目标，使得网络更倾向于减少代价更高的误分类。 另外，当训练数据中各类样本分布不均衡时，传统的BP网络可能会偏向于学习数量较多的类别。为了避免这种情况，文章提出了轮换法，即在训练过程中动态调整样本的选取顺序，确保每个类别的样本都有足够机会被网络学习。这种方法有助于提高模型对少数类别的识别能力，从而改善整体预测性能。 实验结果显示，采用上述方法构建的神经网络模型在预测能力上表现良好，证明了这些改进策略的有效性。该研究为优化BP神经网络的训练过程提供了一种新的思路，对于提升神经网络在实际应用中的预测准确性和鲁棒性具有重要意义。 关键词: BP神经网络，预测，局部极小，Metropolis准则，惩罚系数，误分，不均衡分布，轮换法 这篇论文属于自然科学领域，文献标志码为A，分类号为TP389.1，表示它主要探讨的是自动控制理论与技术方面的内容。