bp神经网络预测案例 matlab7.0做BP神经网络预测，精度怎么看？

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它应该是显示错误下降曲线的性能按钮。实际上，我们不需要对这条曲线过多的关注，除非我们研究改进的算法来提高收敛速度。一般来说，我们注重网络的实际训练效果和实际应用能力，比如预测能力。BP（back-propagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。它是一种采用误差反向传播算法训练的多层前馈网络。它是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络可以学习和存储大量的输入输出模式映射关系，而不必事先揭示描述映射关系的数学方程。其学习规则是采用最速下降法，通过反向传播不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型的拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。

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