基于遗传算法改进的BP神经网络三桥应变预测，ga-bp的详细原理（附有代码）

目录

BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
遗传算法原理
遗传算法主要参数
遗传算法流程图
完整代码包含数据下载链接： https://download.csdn.net/download/abc991835105/88478091
基于遗传算法改进的BP神经网络三桥应变预测
数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望

摘要

遗传算法，BP神经网络，回归分析，自遗传算法，自遗传算法优化BP神经网络权值阈值多输出三桥应力分析

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号