利用BP网络的函数拟合

资 源 简 介

利用BP网络的函数拟合

详 情 说 明

BP网络（反向传播神经网络）是一种常用于函数拟合任务的人工神经网络结构。通过调整网络层数和参数，可以实现对复杂非线性函数的高精度逼近。

在具体实现中，采用两层BP网络架构可获得较好的效果。其中，训练函数的选择至关重要——实验表明，trainlm（Levenberg-Marquardt算法）因其结合了梯度下降和高斯-牛顿法的优点，能显著提升收敛速度并保证拟合精度，是优先推荐的训练方法。

网络参数的设置需要特别注意：第一层传输函数建议选用输出范围在0-1之间的激活函数（如Sigmoid），这有利于保持梯度稳定性；第二层传输函数设置为2500可能指代神经元数量或特定缩放参数，需根据实际数据特征调整。目标误差设为10表明训练停止条件较为宽松，适合快速验证场景，而0.05的初始学习率既能避免震荡又不会导致收敛过慢。

这种配置在保持训练效率的同时，能有效平衡欠拟合与过拟合问题。实际应用中还可通过交叉验证进一步优化网络深度、隐层节点数等超参数。