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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2008年
1期
58-62
,共5页
神经网络%BP算法%搜索较优步长%经济预测
神經網絡%BP算法%搜索較優步長%經濟預測
신경망락%BP산법%수색교우보장%경제예측
针对传统BP学习算法收敛速度慢、对步长依赖明显等缺点,提出一种利用搜索较优步长的BP算法.其在网络训练中,能够在每次迭代中搜索出一个相对合理的步长,从而使步长的选择对学习速度的影响大大降低.对经济预测仿真结果表明,新算法对步长选择的依赖性小于传统BP算法.
針對傳統BP學習算法收斂速度慢、對步長依賴明顯等缺點,提齣一種利用搜索較優步長的BP算法.其在網絡訓練中,能夠在每次迭代中搜索齣一箇相對閤理的步長,從而使步長的選擇對學習速度的影響大大降低.對經濟預測倣真結果錶明,新算法對步長選擇的依賴性小于傳統BP算法.
침대전통BP학습산법수렴속도만、대보장의뢰명현등결점,제출일충이용수색교우보장적BP산법.기재망락훈련중,능구재매차질대중수색출일개상대합리적보장,종이사보장적선택대학습속도적영향대대강저.대경제예측방진결과표명,신산법대보장선택적의뢰성소우전통BP산법.
