介绍了神经网络BP(Back Propagation)算法存在的几个缺点,针对这些缺点提出了2个改进措施:"学习速率自动调整法"和"误差分级迭代法".结合一个工程实例,详细分析了BP改进算法的应用效果.工程实例为某地区"高程异常"模型的建立.就该工程实例,与常规BP算法相比较,"BP改进算法"的收敛速度提升了约28%,其模拟精度更高,模拟结果更稳定."BP改进算法"的工程应用效果良好,值得借鉴与推广.
神经网络 BP算法 高程异常