BP网络的改进研究

针对标准BP神经网络收敛速度慢，学习精度不高的缺点，在标准BP神经网络算法中附加动量项，并以附加动量项的BP网络算法为基础，提出动量-自适应速率法，动量-可调激活函数法以及动量-自适应速率-激活函数法四种改进算法。以太阳黑子预测为实例分析四种改进算法在BP神经网络迭代次数减少，精度提高两方面的实际效果。事实证明，动量-可调激活函数算法对BP网络结构优化，提高收敛速度有明显效果。     

改进BP网络在深基坑变形预测中的应用

为了精确预测深基坑变形,对传统的BP网络进行改进,提出了几种改进算法,并通过经典的太阳黑子数据的预测实例对它们进行了比较研究,证明集成动量-可调激活函数的改进算法是一种较好的方法。并把这种算法应用于深基坑变形预测研究中,通过工程实例进行了验证研究,结果表明,改进算法的预测值与实测值基本吻合,预测结果更加精确,证明了本方法在深基坑变形预测应用中的有效性和实用性。