BP神经网络的应用—分析

土木工程中的应用：

BP神经网络在土木工程领域中的应用主要集中在损伤定位和损伤检测中。结构如果发生损伤，其动力学特性频率会发生变化，因此使用频率就能对结构的损伤进行测量。基于 BP 神经网络算法的土木结构损伤检测研究这篇论文中，建立了一根简支梁的损伤模型，并对损伤结构的频率响应进行了分析，并将损伤结构的频率特性用于训练BP神经网络，最终得到了良好的损伤识别效果，证明了该方法的有效性，但是实际结构损伤较为复杂，目前该方法较难用于实际结构的损伤检测中。

电气工程中的应用：

以BP神经网络在变压器的故障诊断中的应用为例，直接利用传统的BP神经网络当网络模型达到一定的深度时，会遇到性能瓶颈。因此，一些文献对传统的BP模型进行了改进。例如，基于残差 BP神经网络的变压器故障诊断方法被提出，方法中采用堆叠多个残差网络模块的方式加深 BP神经网络的深度，将传统 BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时，在每个残差网络模块中， 模块的输入信息可以在模块内跨层传输， 使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递，从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。可见，这样的改进一方面提升了诊断性能，同时也能够适用于小样本情况。

化学工程中的应用：

人工神经网络(ANN)由于本身具有极强的非线性映射能力、容错性、自学习能力得到广泛的应用。基于反向传播算法(BP)的神经网络作为ANN重要组成部分,在涉及多种非线性因素建模时,相对于传统的反应机理建模显示出巨大的优势。虽然神经网络的发展几经繁荣与冷落,但目前在不同领域已经获得成功的应用。BP神经网络的映射原理、缺点以及相应的改进方法及其在催化剂设计、动力学模拟、理化特性估算、过程控制与优化、化学合成与反应性能预测的应用现状，使用不同优化方法的改进模型在实验设计与优化方面取得的成果。未来BP神经网络的发展要进一步结合数据深度挖掘与机器学习等技术,为今后化学化工领域的研究提供强有力的工具。
另外
百度百科中总结的应用类型有以下四个方面：

• 1)函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数。

• 2)模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来。

• 3)分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类。

• 4)数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

总结：

在实际工程研究和应用中，需要针对具体应用的特点对传统模型进行调整和改进，以实现特定的需求和更佳的性能。