BP神经网络：模型预测误差分析与实测值对比

本文主要探讨了基于BP神经网络的模型预测结果与实测值的比较，以及人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）的相关理论、应用和发展历程。人工神经网络是受生物学中人脑工作原理启发的一种计算模型，其目的是模拟人脑的学习、记忆和决策过程。 在介绍中，作者指出人工神经网络研究的两大目标：一是探索和模拟人类智能，设计出具备智能的计算机系统；二是通过神经网络模型理解人脑智能活动的物质过程和规律。ANN的研究内容主要包括理论研究，如模型设计和学习算法，如BP神经网络，其目标是找到高效的学习策略以调整权重，使网络达到稳定并适应给定任务。此外，实现技术和应用也是关键，比如利用不同技术平台构建神经计算机，并应用于模式识别、故障检测等领域。 在方法方面，人工神经网络分为生理结构模拟和宏观功能模拟两种。前者模仿大脑的微观结构，如MP模型和感知机，后者则侧重于模拟人类思维活动的抽象处理，如Hopfield模型。 Hopfield模型的独特之处在于它处理问题的方式是通过反复迭代的非线性动力学过程，这区别于传统的符号逻辑处理。 文章列举了一个具体案例，展示了BP神经网络在处理臭氧浓度和UV254去除率预测中的应用，通过实测值和预测值的对比，评估了模型的性能，其中相对误差的分析表明神经网络具有良好的预测能力。 神经网络研究经历了三次高潮：第一次浪潮在40-60年代末，以McCulloch-Pitts模型和感知机为代表；随后在70-80年代初进入低谷；直到1982年，Hopfield模型的提出再次引发热潮，强调了神经网络在解决复杂问题上的潜力。 本文深入剖析了BP神经网络在实际问题中的应用，以及其在人工智能领域的重要地位，同时也展现了神经网络研究的起伏历史和未来发展方向。通过模型预测结果与实测值的比较，读者可以了解到神经网络模型的有效性和适用性。