基于BP神经网络的预测建模系统的研究与实现

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摘要：神经网络具有良好的记忆、归纳和学习能力,对难以用数学方法建立精确模型的信息、工艺等能够进行有效地预测建模.该文通过对BP神经网络的分析和研究,针对传统BP算法的不足,采用Levenberg-Marquardt(LM)优化算法的建立一个基于BP神经网络预测建模系统.在介绍了系统的主要功能之后,给出了用MATLAB软件实现该系统主要模块的具体程序.最后采用该系统对一个制造过程中刀具磨损量的进行了预测建模,实验仿真结果表明:系统具有良好的预测效果,刀具实际磨损量与预测磨损量的误差基本上在10%以下.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92897X/200409/10533606.html

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 marquardt matlab软件 BP神经网络 预测建模系统 LM优化算法 仿真