《表3 GA-BP神经网络模型参数预测结果》

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《概率积分预计参数的神经网络优化算法》

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从图4也可以看出，MPGA优化前后的BP神经神经网络模型都有较好的非线性泛化能力，但对于训练和解算的性能却不同，MPGA-BP神经网络模型在多数点上的解算精度要高于传统的BP神经网络模型的解算精度和GA-BP神经网络预测模型。由表2～表4可知，对于概率积分法参数，MPGA优化的BP神经网络模型相对于传统的BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型，相对于实测结果而言，总体来说其解算的相对误差较小，解算结果相对稳定。