基于遗传算法优化BP神经网络的滑坡稳定性预测，BP神经网络的详细原理-Toy模板网

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BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
遗传算法原理
遗传算法主要参数
遗传算法流程图
完整代码包含数据下载链接：遗传算法优化BP神经网络的MATALB代码，遗传算法优化BP神经网络滑坡稳定性预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88501225
数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望

摘要

遗传算法，BP神经网络，回归分析，自遗传算法，自遗传算法优化BP神经网络权值阈值滑坡稳定性预测

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。