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235.2 | ||||||||
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DT(m) |
453.6 |
550.8 |
534.4 |
502.3 |
586.5 |
663.5 |
494.5 |
475.6 |
对该算例，隐藏层神经元数取为12，网络精度取为1.0e-2,N取为50000，开始时α＝0.6，β＝0.9，λ＝0.05。结果，仅经过332次训练，精度即达到要求，此时E=9.86273e-3,耗时约两秒，远快于该文献的12000次训练，这主要得益于笔者采用了动态学习因子和惯性因子技术，加快了收敛速度。此时，对样本集中数据拟合结果如下表所示。
表 3 BP神经网络拟合结果
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序号 |
1 |
2 |
3 |
4 |
(责任编辑：泉水)
