​基于BP神经网络的预测多组

资 源 简 介

​基于BP神经网络的预测多组

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的前馈型人工神经网络，常被用于回归预测任务，如辛烷值含量预测。其核心优势在于通过误差反向传播算法自动调整权重，逐步逼近输入数据与目标值之间的非线性关系。

在辛烷值预测场景中，模型通常以油品的化学成分为输入特征（如烯烃含量、硫含量等），输出为辛烷值的连续预测值。测试集的预测结果对比主要关注以下指标： 误差分析：均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）反映预测值与真实值的偏离程度； 趋势一致性：预测曲线是否与真实数据保持同步波动； 鲁棒性：对成分异常的样本是否表现稳定。

改进方向可能包括隐层节点数优化、激活函数调整（如ReLU替代Sigmoid），或结合其他特征工程方法提升泛化能力。