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针对传统BP学习算法收敛速度慢、对步长依赖明显等缺点，提出一种利用搜索较优步长的BP算法。其在网络训练中，能够在每次迭代中搜索出一个相对合理的步长，从而使步长的选择对学习速度的影响大大降低。对经济预测仿真结果表明，新算法对步长选择的依赖性小于传统BP算法。
改进BP神经网络在经济预测中的应用
【摘 要】
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针对传统BP学习算法收敛速度慢、对步长依赖明显等缺点，提出一种利用搜索较优步长的BP算法。其在网络训练中，能够在每次迭代中搜索出一个相对合理的步长，从而使步长的选择对学习
【机 构】
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阜阳师范学院经济与商业学院,南京工业大学信息科学与工程学院
【出 处】
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统计与信息论坛
【发表日期】
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2008年1期
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