BP神经网络需要训练的参数,bp神经网络建模步骤
用MATLAB与BP神经网络法处理15组数据,共60个数据,需要多长时间
训练时长取决于训练算法、训练目标、样本数量和网络规模。你的样本只有15组，数量较少，一般几秒钟就能训练完成。
若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。
但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。
人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
本人新手，在做BP神经网络的时候遇到了一个问题 5
不知你是不是用matlab的神经网络工具箱，因为一般神经网络都是成批处理的，每一次调整都会综合所有样本的误差进行调整，而不是一类一类图片的去调整，所以不会出现你说的现象文案狗。
目前我看过的很多C++或者其它语言自己写的神经网络，都会有这样或那样的理解错误，建议先使用现成的matlab的神经网络工具箱进行训练。另外是输入的问题，图象一般会先提取特征，再将特征作为输入。
你在贴吧也提问了吧，这个我在贴吧里也回答了。
输出的问题，一般模式识别会用01向量来代表，例如你有三类，目标输出应该是[010]这样，来代表它是第2类，训练的时候用010，当然，预测到的可能是[0.10.90.1]这样。
这是我所想到的问题，楼主看看是不是这样一回事。下面是我的一些建议：改为用神经网络工具箱。借鉴《MATLAB神经网络原理与实例精解》里的基于概率神经网络的手写体数字识别，对图象作预处理。
参考2012Bmatlab\R2012b\toolbox\nnet\nndemos下的classify_crab_demo例子。调用patternnet建立模式识别网络。
可以到《神经网络之家》 学习神经网络。
遗传算法优化bp神经网络，训练好后，做预测会更加准确？求大神告知！
在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到
网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。
这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。
如何建立bp神经网络预测 模型
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建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。
已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128.呵呵3946380615234375][2016,5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。
BP神经网络中训练次数怎么每次运行后显示的次数不一样呢
额，你在编写BP神经网络程序时肯定是设定了训练次数或者结束训练条件的，BP算法的训练具有随机性，所以达到结束条件的时间或训练次数一般是不同的。
如果每次训练次数相同的话，训练结果可信程度极小，建议增大训练次数数值！
BP人工神经网络
人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量与自然神经系统相类似的神经元联结而成的网络，是用工程技术手段模拟生物网络结构特征和功能特征的一类人工系统。
神经网络不但具有处理数值数据的一般计算能力，而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力，它采用类似于“黑箱”的方法，通过学习和记忆，找出输入、输出变量之间的非线性关系（映射），在执行问题和求解时，将所获取的数据输入到已经训练好的网络，依据网络学到的知识进行网络推理，得出合理的答案与结果。
岩土工程中的许多问题是非线性问题，变量之间的关系十分复杂，很难用确切的数学、力学模型来描述。
工程现场实测数据的代表性与测点的位置、范围和手段有关，有时很难满足传统统计方法所要求的统计条件和规律，加之岩土工程信息的复杂性和不确定性，因而运用神经网络方法实现岩土工程问题的求解是合适的。
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、隐含层和输出层组成。
网络的学习过程就是对网络各层节点间连接权逐步修改的过程，这一过程由两部分组成：正向传播和反向传播。
正向传播是输入模式从输入层经隐含层处理传向输出层；反向传播是均方误差信息从输出层向输入层传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。
BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。
但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。（2）BP网络模型其计算速度较慢、无法表达预测量与其相关参数之间亲疏关系。
（3）以定量数据为基础建立模型，若能收集到充分资料，以定性指标（如基坑降水方式、基坑支护模式、施工工况等）和一些易获取的定量指标作为输入层，以评价等级作为输出层，这样建立的BP网络模型将更准确全面。
（4）BP人工神经网络系统具有非线性、智能的特点。
较好地考虑了定性描述和定量计算、精确逻辑分析和非确定性推理等方面，但由于样本不同，影响要素的权重不同，以及在根据先验知识和前人的经验总结对定性参数进行量化处理，必然会影响评价的客观性和准确性。
因此，在实际评价中只有根据不同的基坑施工工况、不同的周边环境条件，应不同用户的需求，选择不同的分析指标，才能满足复杂工况条件下地质环境评价的要求，取得较好的应用效果。