BP神经网络定位算法.m

作为最常见的人工神经网络的模型,BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,具有信号向前向传播、误差向反方向传播等特点。 BP神经网络由输入层,隐含层、输出层组成,这里隐含层数可以是多个,输入层神经元数和输入数据的维数一样,输出层神经元数与需要拟合的数据数量相同,并且隐含层神经元数和隐含层的层数需要由设计人员自己设定。BP神经网络过程被分成两个阶段: 1.信号从输入层通过隐含层,最后达到输出层,这一过程被称为信号的前向传播; 2.误差分别从输出层传递到隐藏层、又从隐藏层传递到输入层,在这一过程中,隐藏层到输出层的权重及偏置、输入层到隐藏层的权重及偏置会被依次调节。