《表2 实例一中BP测试结果》

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《无数学模型的非线性约束单目标系统优化方法改进》

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BP神经网络参数设置:因该实例含有5个变量因素X=（x1，x2，x3，x4，x5），目标函数为f（X），所以输入层节点数为5，输出层节点数为1，通过多组仿真实验比较不同隐含层节点的神经网络的预测系统总误差来选取隐含层节点数，最终选取的隐含层节点数为5.网络训练迭代次数设置为1000次，学习速率为0.1，目标误差为0.01.运用200组样本对神经网络模型进行训练，并运用8组测试样本检测预测系统效果.检测结果如表2所示，此时对应的预测系统总误差为0.0475.