基于改进BP神经网络的导引头电子部件性能预测

摘要

为提高BP神经网络的映射能力,通过反馈环节中权值阈值和输出误差来给调整公式中常数项动量因子和学习速率赋新值,提出改进BP神经网络算法。改进后的BP神经网络从理论上调整精度更高,训练速率更快,二者从原来的依靠经验赋值变成变量,训练适应性更强。通过仿真实验,相比传统BP神经网络,改进后的BP神经网络在训练速率上更快,预测精度明显提高。因此得出结论,改进后的BP神经网络算法在部分电子部件性能预测中具有更好的适用性。