《表8 初始值设置：基于BP神经网络的驾驶员制动行为模型研究》

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《基于BP神经网络的驾驶员制动行为模型研究》

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BP神经网络的学习预测过程[7-10]就是通过误差回传来不断的调整各层权重和阈值的大小，以达到减小预测误差的目的。然而不同的学习速率对模型的学习和收敛过程快慢有较大影响。学习率太小会导致网络参数调整缓慢、训练周期长；而学习率太大则会影响网络模型的稳定性。因此，为了有效选取合适的网络学习速率，对比了不同学习速率下模型的训练时间、迭代次数、误差值，如表7所示。初始参数设置，如表8所示。