基于非线性预测的逆传播神经网络算法优化策略研究

摘要

逆传播神经网络算法是人工神经网络用于非线性预测的主要学习算法,它具有思路清晰、结构严谨、可操作性强等特点,但同时也存在预测精度低、收敛速度慢等问题.本文从神经网络模型的结构出发,对学习算法提出了一系列改进和优化措施,以加快网络的学习速度,并增加模型的稳定性.