改进BP神经网络预测中的过拟合控制策略

"BP神经网络预测中‘过拟合’现象控制研究" BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，尤其在预测建模中占有重要地位。然而，它的一个主要问题是可能出现"过拟合"现象，这使得网络在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上表现不佳。"过拟合"通常发生在网络过于复杂，过度学习训练数据的细节，导致对新数据的泛化能力下降。 本文作者杨锡鎏和周翠英针对这一问题进行了深入研究，他们改进了原有的逼近误差表达式，使误差的物理意义更加清晰。在传统的BP网络训练中，目标是尽可能减小所有样本的期望值与输出值之间的误差平方和。然而，这种优化可能导致过拟合。作者重新定义了逼近度，使其能够更准确地量化BP神经网络的逼近程度，并以此来控制过拟合。 在实际应用中，作者将改进的逼近度控制方法应用于广东某隧道的围岩位移预测。通过对比分析，发现改进后的逼近度控制方法在预测结果上优于传统方法，表现出较好的工程实用性。这种方法的优势在于其明确的物理意义和对预测精度的提升。 关键词涉及的领域包括BP网络、预测、过拟合、逼近度以及隧道围岩位移。从这些关键词可以看出，研究的核心是提高神经网络预测的准确性，特别是对于工程问题中的复杂动态系统，如隧道建设中的地质位移预测。 过去的研究者们已经提出了多种对抗过拟合的方法，例如数据预处理、早停策略、正则化等。Hsu等人建议使用对数转换来减小数据范围，Moody则关注泛化误差与训练误差的关系，而覃光华等人从训练样本的选择和构造角度出发提出改进方案。李俭川等讨论了调整法、提前停止法和隐层节点自生成法，这些都旨在平衡网络的复杂性和泛化性能。 刘平等提出的逼近误差和逼近度概念，与本文作者的工作相呼应，都是为了更好地理解和控制神经网络的过拟合现象。这些研究共同推动了神经网络理论的发展，提高了模型在实际应用中的预测性能。 BP神经网络过拟合现象的控制是机器学习和神经网络领域的重要课题，通过不断优化逼近误差和逼近度的定义，可以有效防止模型在追求训练数据拟合度的同时丧失泛化能力，从而实现更准确和可靠的预测。这一领域的研究将继续为解决实际问题提供有力工具。