基于BP神经网络的长江流域人口预测研究(3)

神经网络理论Kolmogorov定理已经证明,经充分学习的三层BP网络可以逼近任何函数。因此选择三层BP网络(如图1所示)。时间序列数据输入层节点数是人为确定的,输入层节点数过多,造成网络学习次数较大;输入层节点数过少,不能反映后续值与前驱值的相关关系。经反复试验最终确定为4个,且输出层节点数为1。隐层节点数的选择在所有BP网络中目前还没有理论上公认的推导方法。大多通过反复学习,在相同总体误差情况下,选择收敛最快的。采用一种经验算法“0.618法”来确定隐层节点数,表达式为

m=

n+0.618(n-t) (n≥t)t-0.618(t-n) (n<t)

(2)

n

(1)