BP神经网络的双重优化的改进研究

目前,在交通、农业以及相关数据挖掘等领域应用最为广泛的BP网络模型是较为重要的一种神经网络算法模型,但其性能一直达不到理想状态。BP神经网络收敛性、预测精度一般,并且容易陷入局部最优解,这些缺点需不断改善。针对上述提到问题提出采用动态自学习影响因子和改进网络激活函数两者相结合的一种改进BP网络算法。实验表明,提出改进BP网络方案能够大幅度提升BP神经网络的收敛效率以及精度。