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摘要 BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 粒子群算法的原理及步骤 基于粒子群算法改进优化BP神经网络的用电量预测 代码 效果图 结果分析 展望 参考
摘要
一般用启发式算法改进B…目录
摘要 BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 粒子群算法的原理及步骤 基于粒子群算法改进优化BP神经网络的用电量预测 代码 效果图 结果分析 展望 参考
摘要
一般用启发式算法改进BP神经网络都是改成的三层BP神经网络，本用粒子群算法对BP神经网络进行改进，并通过风温，风湿，风压，炉顶温度，泸定压力等对SI进行建模，，实现对SI的预测
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
BP神经网络的基本结构
基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反
