bp神经网络适用条件及优缺点

＋ω＋BP人工神经网络

人工神经网络（ANN）是指由大量类似于自然神经系统的神经元组成的网络。 它是利用工程技术模拟生物网络的结构和功能特征的一类人工系统。 神经网络不仅具有处理数值数据所需的通用计算能力，而且还具有处理知识所需的思维、学习和记忆能力。 他们使用类似于“黑匣子”的方法来发现输入与信息之间的不一致性。 通过学习和记忆输出变量。 线性关系（映射），在执行问题和解决问题时，将获取的数据输入到已经训练好的网络中，根据网络获取的知识进行网络推理，得到合理的答案和结果。

岩土工程中的许多问题都是非线性问题，变量之间的关系非常复杂，很难用精确的数学和力学模型来描述。 工程现场实际测量数据的代表性与测量点的位置、范围和方式有关。 有时很难遵守传统统计方法所要求的条件和统计规律。 使用神经网络很困难。 该方法适用于解决岩土工程问题。

BP神经网络模型是误差反向传播（BackPagation）网络模型的简称。 它由输入层、隐藏层和输出层组成。 网络学习过程就是逐渐改变网络各层节点之间连接权值的过程。 这个过程由两部分组成：前向传播和后向传播。 前向传播是输入模型通过隐藏层处理从输入层传输到输出层。 后向传播是将均方根误差信息从输出层传播到输入层，沿着原来的连接返回误差信号；路径，并修改每一层的神经网络。 元件的权重使得误差信号最小化。

在BP神经网络模型的建立和应用过程中，主要的差距和建议如下：

（1）对于神经网络来说，数据越多，连锁反应越好，越能反映现实。 但在实际操作中，由于条件限制，很难选取大量的样本值进行训练，而且样本数量也比较少。

（2）BP网络模型计算速度慢，不能表达预测量与其相关参数之间的密切关系。

（3）基于定量数据建立模型。 如果能够收集到足够的数据，定性指标（如基坑干燥方法、基坑支护方法、施工条件等）等一些容易获得的指标。 以量化指标作为输入层，以考核等级作为输出层。 这样建立的BP网络模型将更加精确、更加完整。

（4）BP人工神经网络系统具有非线性和智能的特点。 充分考虑了定性描述和定量计算、精确的逻辑分析和非确定性推理。 但由于样本不同，影响因素的权重不同，定性参数的量化是基于既往知识和以往经验的治疗总结。 势必影响评估的客观性和准确性。 因此，在实际评价中，只有根据基坑不同的施工条件、不同的周边环境条件以及不同用户的需求，选择不同的分析指标，才能满足复杂工况下地质环境评价的要求，并得到更好的应用。 结果。 影响。

ˋ＾ˊ〉-#bp神经网络的缺点1）局部最小化问题：从数学角度来看，传统的BP神经网络是一种局部搜索优化方法。 解决复杂的非线性问题。 网络的权重由局部改进的方向逐渐决定，算法会陷入局部极值，权重会收敛到局部极小点，导致网络训练失败。 此外，BP神经网络对网络的初始权重非常敏感。 如果网络用不同的权重初始化，它通常会收敛到不同的局部最小值。 这也是很多学者每次训练都得到不同结果的根本原因。
2）BP神经网络算法收敛速度慢：由于BP神经网络算法本质上是梯度下降法，它要优化的目标函数非常复杂，因此不可避免地会出现“之字形”现象”。 发生，使得BP算法效率低下；并且由于优化后的目标函数非常复杂，当神经元的输出接近0或1时，不可避免地会产生一些平坦区域。 在这些区域中，权值误差变化很小，使得训练过程几乎不可能。
3）BP神经网络结构的选择不同：BP神经网络结构的选择目前还没有统一、完整的理论指导，一般只能凭经验选择。 如果网络结构选择太大，训练效率不高，并且可能出现过度适应，导致网络性能低、容错能力低。 如果网络结构选择太小，网络可能不收敛。 网络的结构直接影响网络的逼近能力和泛化性能。 因此，如何在应用中选择合适的网络结构是一个重要的问题。
4）应用实例与网络规模的矛盾：在BP神经网络中很难解决应用问题的实例规模与网络规模之间的矛盾，这隐含着能力的可能性与可行性之间的关系网络，就是学习的复杂性问题。
5）BP神经网络的预测能力和训练能力的冲突：预测能力也称为泛化能力或泛化能力，而训练能力也称为逼近能力或学习能力。 一般来说，当训练能力较差时，预测能力也较差。