BP神经网络是一个前向网络,它利用误差反向传播算法对网络进行训练,结构简单,可塑性强。本例选择3层BP神经网络(隐层为1层)来逼近函数,单输入单输出,隐层包含7个神经元,预设精度为0.1,学习率设为0.1,循环次数为5000次,达到循环次数,或结果达到预设精度要求,结束计算。激活函数选择双曲函数,采用梯度下降法,通过神经元的输入和误差,以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播,输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来,按照减少目标输出与实际输出之间误差的方向,从输出层反向经过中间层回到输入层,从而逐层修正各连接权值。随着误差逆向的传