基于BP神经网络的预测及故障诊断

基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统的设计随着智能设备的普及和广泛应用，智能设备故障诊断系统的需求也越来越重要。

传统的故障诊断方法，主要是基于人工经验和专业知识，但由于设备结构复杂，标准化程度低，人工诊断准确率低，效率低，成本高，无法满足快速、准确的故障诊断需求。

因此，基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统应运而生。

一、神经网络算法介绍神经网络是一种结构类似人脑的算法，是一种模仿人类神经系统模式的算法。

它可以从数据中学习，并基于数据进行推理、决策。

对于智能设备故障诊断系统来说，神经网络算法可以通过对设备的信号和表现进行学习、分析、预测，并识别设备的故障类型。

二、神经网络的应用在实际应用中，神经网络算法可以应用于多个领域。

例如，在工业领域中，神经网络可以对设备故障进行智能诊断和预测。

在医学领域中，神经网络可以应用于医学图像识别和疾病预测。

在金融领域中，神经网络可以应用于风险评估和市场预测。

在物联网领域中，神经网络可以应用于智能交通、智能家居、智能制造等多个方面。

三、智能设备故障诊断系统的设计针对智能设备故障诊断系统的需求，该系统的设计流程如下：1. 数据采集：通过传感器或其他检测设备采集设备的状态数据，包括工作电压、工作温度、工作时间、运行频率等。

2. 数据预处理：将采集到的原始数据进行预处理、清洗、去噪、降维等操作，以提高数据的质量和减小数据集规模。

3. 特征提取：通过特征提取技术，从预处理的数据中提取出与故障相关的特征，例如时间序列分析、频域分析、小波分析等。

4. 模型建立和训练：利用神经网络算法，进行模型的建立和训练，并对模型进行优化，使得模型的泛化能力和预测准确率更高。

5. 故障诊断和预测：将实时采集到的状态数据输入已训练好的神经网络模型中，进行故障的诊断和预测，并输出故障种类、位置和程度等信息。

6. 诊断反馈和维护：将诊断结果反馈给操作员，并进行故障的修复和维护。

四、智能设备故障诊断系统的优点相比传统的故障诊断方法，基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统有以下优点：1. 自适应性和灵活性较强：由于神经网络算法可以从数据中学习和推理，因此具有自适应性和灵活性，可以适应不同设备和环境的变化。

Internal Combustion Engine &Parts0引言在机电一体化程度越来越高和人工智能迅速发展的今天，全贯流泵作为新型电机泵在故障检测这方面目前还是空白，本文主要是通过BP 神经网络算法来进行全贯流电机泵的故障分析检测及预测。

因为缺少大量的全贯流泵的故障试验数据和仿真模拟数据，本文通过参考贯流泵和潜水泵的故障，对全贯流泵的故障进行预测分析，得出故障频率特性，再通过运用BP 神经网络对模拟数据进行处理，得出故障分析检测及预测。

1概述1.1BP 神经网络简介BP （Back Propagation ）神经网络[1-3]应用比较广泛。

BP网络的结构图：BP 神经网络由输入层、中间层（或隐层）和输出层组成。

BP 神经网络的学习流程比较特殊。

以下为神经网络算法的流程：首先初始化神经网络的输入值，然后根据输入层和中间层的计算输出信号，用输出的信号与期望值相比较，如果误差满足设定的范围内，则学习结束；否则学习修正权值，再次进入迭代学习过程，直到误差在设定的范围内或者迭代次数结束，学习结束。

1.2全贯流泵简介全贯流泵（Entirely Tubular Pump ）全称全贯流潜水电泵，又叫湿定子潜水贯流泵，是现代一种新型电机一体化产品[4]，是潜水电机与贯流泵两种技术的融合，其原理是电机的转子代替了水泵的叶轮外壳，水泵叶片安装在电机转子内腔，使电机与泵站融为一体，没有叶顶间隙，水泵的无效部分进而转变成为有效部分，既延续了潜水电泵组装便捷、组建经费少、噪音小散热优良等优点[5]，又增添了全贯流泵通道流畅、装置效率高的特点[6]。

1.3故障诊断故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术[7-8]。

要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，最终给出解决方案，实现故障恢复。

基于BP神经网络的转辙机故障检测方法
吴卉
【期刊名称】《铁路计算机应用》
【年(卷),期】2024(33)3
【摘要】为提高城市轨道交通中ZDJ9型转辙机故障维修效率,提出基于反向传播(BP,Back Propagation)神经网络的转辙机故障检测方法。

文章深入分析转辙机动作电流采集原理及现场转辙机转换过程中不同阶段电流曲线特征,确定故障电流曲线种类;对转辙机转换过程中动作电流曲线进行小波分解与重构,对重构后的曲线进行关键特征值提取,将其作为基于BP神经网络的故障检测模型训练数据,最终经过8 000次迭代训练后,故障检测模型的故障检测准确率达到96%,表明该方法能够有效检测转辙机故障及其故障类型。

【总页数】6页(P79-84)
【作者】吴卉
【作者单位】中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U284.72;U284.92;TP39
【相关文献】
1.基于最小二乘和BP神经网络算法的转辙机测力方法探究
2.基于WPT和BP神经网络的转辙机故障诊断方法研究
3.基于BP神经网络的光伏发电设备故障检测方法研究
4.一种基于BP神经网络的移动通信网络故障检测方法
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信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald2DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.16.002基于BP神经网络光伏发电系统的稳定优化与故障诊断李昊 严新迪 戴耀威(中国矿业大学徐海学院 江苏徐州 221000)摘 要：光伏发电在我国的发电总量比例虽然很小，但呈现逐年上升的趋势，目前多地建立起了光伏发电站，将产生的电能并入到交流电网中。

但一般的 PI调节控制并不能解决光伏并网逆变系统稳定性差的问题，而且在环境极为恶劣的情况下，光伏发电系统还会发生多种故障。

为了能够提高光伏发电系统的稳定性能，本文在传统光伏发电系统的基础上采用神经网络进一步优化需要对光伏发电输出功率进行预测。

光伏发电并网逆变器因其内部存在电感、电容等非线性器件，所以控制难度较大。

并通过测取光伏发电的输出电压、电流与逆变器输出电压进行分析，从而检测出光伏发电系统中的故障。

关键词：光伏发电系统 BP神经网络 稳定性 逆变器中图分类号：TM91 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)06(a)-0002-02由于不可再生资源的日益减少以及全球环境的恶化导致世界各国对太阳能发电的开发格外重视。

但目前就我国对光伏发电而言，发电所占的比例并不高，且呈现逐年升高的趋势，但发电系统的稳定性差和并网电流谐波高依然是两个非常严重的问题。

此外，我国的绝大多数光伏发电站建立在新疆、西藏和青海等西北的平原、沙漠等人烟稀少、面积广阔的地方，传统的人工检测效率低且检测中存在人身安全的隐患，已经远远不能够满足我国的光伏发电系统对诊断故障的要求。

而神经网络方法在实时故障诊断方面以其较高的故障诊断效率和较低的运行成本，受到了企业的喜爱。

1 光伏发电系统的基本工作原理及影响因素1.1 光伏发电系统的基本工作原理光伏发电系统的基本工作原理如下：当太阳能电池板光伏阵列将吸收的光能通过光伏效应转化为直流电后通过控制器的控制选择，利用逆变器将直流电转变成交流电，将所产生的电能并列到交流电网中或直接供给负载使用。

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断作者：戴毓彭良玉来源：《现代电子技术》2013年第16期摘要：提出了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。

该方法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数，进行能量特征提取、归一化，并结合BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性构造了一种既能用于诊断单故障，又能诊断多故障的模型。

以ITC’97标准电路中的CTSV滤波电路为诊断实例进行了仿真实验仿真，结果表明该方法比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多。

关键词： BP神经网络；模拟电路；故障特征；故障诊断中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）16⁃0009⁃03客观世界信号的本质决定了模拟电路的普遍性和不可替代性。

模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集，且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度以及诊断经济性的制约，使模拟电路的故障诊断技术滞后于数字电路故障诊断技术而面临巨大的挑战。

而神经网络是对生物神经系统的功能抽象，以分布方式存储信息，有很强的容错能力和自学习能力，能够对网络的输入产生联想输出，具有处理模糊信息的能力[1]，其理论研究和实际应用进入了一个蓬勃发展的时期[2]。

1 BP神经网络1.1 BP网络模型多层网络学习算法训练的神经网络即BP神经网络。

BP网络的信息从输入层流向输出层，因此是一种多层前馈神经网络。

由BP神经元构成的二层网络如图1所示[2]。

由于BP网络神经元采用的传递函数通常是可微函数，所以可以实现输入和输出间的任意非线形映射[3]，因此在诸如模式识别、状态预测等很多方面应用十分广泛。

1.2 BP学习规则BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。

在正向传播过程中，输入信息从输入经过隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。

基于神经网络的故障诊断与预测研究近年来，随着科技的快速发展，神经网络在各个领域中发挥着越来越重要的作用。

其中，基于神经网络的故障诊断与预测技术在工业控制、汽车制造和电力系统等领域中具有广泛的应用前景。

本文将就基于神经网络的故障诊断与预测研究进行探讨，以期为相关领域的研究者和工程师提供一些参考。

第一部分：神经网络在故障诊断与预测中的应用概述故障诊断与预测技术是工业生产和设备维护中至关重要的环节。

传统的方法通常基于规则和统计模型，但这种方法往往对复杂系统的故障诊断和预测有一定的局限性。

而基于神经网络的方法通过模拟人脑神经网络的学习和记忆能力，具备了对大规模、非线性系统进行故障诊断和预测的能力。

神经网络作为一种机器学习算法，在故障诊断与预测中的应用主要有两个方面：模式识别和预测建模。

模式识别方面，神经网络可以通过监督学习的方法，从大量的故障样本中学习故障模式，并通过对设备或系统传感器数据进行实时监测，实现对故障的自动诊断。

预测建模方面，神经网络可以通过历史故障数据和其它相关数据建立预测模型，并通过将实时传感器数据输入到模型中，预测未来发生的故障，从而实现故障的提前预测和预防。

第二部分：基于神经网络的故障诊断与预测方法在基于神经网络的故障诊断与预测方法中，常用的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。

这些网络可以通过监督学习和无监督学习的方法进行训练，以实现对故障的准确诊断和预测。

在监督学习中，可以通过构建带标签的故障数据集，来训练神经网络模型。

模型可以根据输入的传感器数据判断是否存在故障，并输出故障的类别或预测结果。

而无监督学习方法则不依赖于带标签的故障数据集，通过对传感器数据进行聚类分析和异常检测，实现对故障的识别和预测。

基于神经网络的故障诊断与预测方法也可以与其他技术相结合，如模糊逻辑、遗传算法和支持向量机等。

这些方法的结合可以提高故障诊断和预测的准确性和可靠性。

第三部分：基于神经网络的故障诊断与预测应用案例基于神经网络的故障诊断与预测方法已经在多个领域得到了广泛应用。

基于神经网络的自动化故障诊断系统在当今科技飞速发展的时代，各种复杂的系统和设备在我们的生活和工作中扮演着至关重要的角色。

从大型工业生产线到智能交通系统，从航空航天设备到医疗仪器，这些系统的正常运行对于保障生产效率、公共安全和人们的生活质量都具有极其重要的意义。

然而，随着系统的复杂度不断增加，故障的发生也变得越来越难以预测和诊断。

传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和有限的检测手段，不仅效率低下，而且准确性难以保证。

在这样的背景下，基于神经网络的自动化故障诊断系统应运而生，为解决这一难题提供了一种全新的、高效的解决方案。

神经网络，这个听起来有些神秘的术语，实际上是一种模仿人类大脑神经元工作方式的计算模型。

它由大量相互连接的节点（也称为神经元）组成，通过对大量数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征和模式，并基于这些学习到的知识进行预测和决策。

将神经网络应用于故障诊断领域，就是利用其强大的模式识别和学习能力，从系统运行过程中产生的海量数据中发现潜在的故障特征和规律，从而实现对故障的快速、准确诊断。

那么，基于神经网络的自动化故障诊断系统是如何工作的呢？首先，我们需要收集系统正常运行和各种故障状态下的相关数据，这些数据可以包括传感器测量值、设备运行参数、工作环境条件等。

然后，将这些数据进行预处理和标注，以便神经网络能够理解和学习。

预处理的过程可能包括数据清洗、去噪、特征提取等操作，标注则是为了告诉神经网络哪些数据代表正常状态，哪些数据代表不同类型的故障状态。

接下来，就是神经网络的训练过程。

在这个过程中，神经网络通过不断调整其内部的连接权重和参数，试图最小化预测结果与实际标注之间的误差。

经过多次迭代和优化，神经网络逐渐学习到了数据中的潜在模式和规律，从而能够对新的、未见过的数据进行准确的预测和诊断。

当系统实际运行时，实时采集到的数据会被输入到已经训练好的神经网络中。

神经网络会迅速对这些数据进行分析和处理，并输出诊断结果，告诉我们系统是否处于正常状态，如果存在故障，还会指出故障的类型、位置和严重程度等信息。

基于神经网络的故障诊断与预测方法研究随着工业自动化技术的发展和应用的广泛，各种设备和系统的故障诊断与预测变得越来越重要。

为了提高设备和系统的可靠性和效率，研究人员提出了基于神经网络的故障诊断与预测方法。

首先，神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的数学模型。

神经网络具有自学习、自适应、并行处理和非线性映射等特点，这些特点使得神经网络在故障诊断与预测中具有很大的潜力。

在故障诊断方面，基于神经网络的方法可以通过建立一个神经网络模型，将设备或系统的输入数据作为网络的输入，输出相关的故障信息。

首先，需要收集并预处理设备或系统的传感器数据，包括温度、振动、声音等参数。

然后，将预处理后的数据输入到神经网络模型中进行训练。

通过训练，神经网络可以学习到设备或系统的正常工作和故障模式之间的关系。

一旦有新的输入数据进入神经网络，它可以根据学习到的知识判断设备或系统是否处于故障状态，并给出相应的故障类型和位置。

通过这种方式，基于神经网络的故障诊断方法可以实现对设备或系统故障的快速、准确诊断，提高设备或系统的安全性和可靠性。

在故障预测方面，基于神经网络的方法可以通过建立一个神经网络模型，将设备或系统的历史数据作为输入，预测未来的故障发生情况。

首先，需要收集并预处理设备或系统的历史数据。

然后，将预处理后的数据输入到神经网络模型中进行训练。

通过训练，神经网络可以学习到设备或系统的工作状态的演变规律。

一旦有新的输入数据进入神经网络，它可以根据学习到的规律预测设备或系统未来的工作状态。

通过这种方式，基于神经网络的故障预测方法可以提前发现设备或系统的潜在问题，采取相应的措施避免或减少故障的发生，提高设备或系统的可靠性和效率。

在基于神经网络的故障诊断与预测方法研究中，还存在一些挑战和改进的方向。

首先，神经网络的建模和训练过程需要大量的样本数据和计算资源。

因此，如何获取足够的高质量数据和提高训练的速度和效果是一个重要的问题。

其次，神经网络的解释性相对较差，难以解释和理解神经网络模型对故障诊断和预测结果的依据，这对一些关键应用场景来说是一个限制因素。

基于BP神经网络的故障诊断方法《智能控制基础》研究生课程设计报告题目基于BP神经网络的故障诊断方法学院机械与汽车工程学院专业班级车辆工程学号************学生姓名李跃轩指导教师武晓莉完成日期2016年12月10日目录1 设计概述 (2)1.1研究对象介绍 (2)1.2设计内容及目标 (2)2 设计原理、方法及步骤 (3)2.1基于BP算法的神经网络模型 (3)2.2 神经网络信息融合故障诊断步骤 (4)3 结果及分析 (6)3.1数据仿真 (6)3.2 结果分析 (9)4 设计小结 (10)参考文献 (10)附录程序 (11)1 设计概述1.1研究对象介绍信息融合是多源信息综合处理的一项新技术，是将来自某一目标(或状态)的多源信息加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决。

信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，可以在不同的信息层次上出现。

多传感器信息融合的优点突出地表现在信息的冗余性、容错性、互补性、实时性和低成本性。

神经网络是由大量互联的处理单元连接而成，它是基于现代神经生物学以及认知科学在信息处理领域应用的研究成果。

它具有大规模并行模拟处理、连续时间动力学和网络全局作用等特点，有很强的自适应学习和非线性拟合能力，从而可以替代复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近人类思维活动。

柴油机故障具有相似性，故障与征兆的关系不明确，具有较强的模糊性，故障特征相互交织，柴油机故障诊断是一个复杂的问题。

综合柴油机故障的特点以及神经网络的优势，采用基于BP神经网络的多传感器信息融合技术对柴油机机械故障进行诊断。

1.2设计内容及目标设计内容：针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题，提出了BP神经网络信息融合的方法，实现对柴油机的机械故障诊断。

由多个传感器采集信号，分别经过快速傅里叶变换后获得故障频域特征值，再经BP神经网络对柴油机进行故障局部诊断，能够对相应传感器的不同故障类型做出一个准确地分类，最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断。

基于神经网络的电力设备故障检测与诊断随着电力系统的规模不断扩大和设备的复杂性不断增加，电力设备故障不可避免地会发生。

及时准确地检测和诊断电力设备的故障对于保障电网的安全稳定运行至关重要。

近年来，基于神经网络的故障检测与诊断技术逐渐受到研究者的关注并取得了一定的进展。

一、神经网络在电力设备故障检测与诊断中的应用神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构和信号传递机制的数学模型，它具有自适应性、并行处理能力和非线性映射能力等特点，适用于处理复杂的非线性问题。

在电力设备故障检测与诊断中，神经网络可以利用其优势来实现高效准确的故障检测和诊断。

1. 神经网络在电力设备故障类型识别方面的应用故障类型识别是电力设备故障检测与诊断的基础环节，其目的是通过分析设备的工作状态来确定故障的类型。

传统的故障类型识别方法通常使用规则或模型匹配的方式，需要依赖专家经验和大量的先验知识。

而基于神经网络的故障类型识别方法则能够自动地从数据中学习特征，并根据这些特征进行分类。

通过使用神经网络，可以大大提高故障类型识别的准确性和效率。

2. 神经网络在电力设备故障定位方面的应用故障定位是电力设备故障检测与诊断中的另一个重要环节，其目的是确定设备故障的具体位置。

传统的故障定位方法通常使用等效电路模型或电磁波反射法进行推断，需要对电力设备的拓扑结构和工作特性有较深入的了解。

而基于神经网络的故障定位方法则能够通过分析设备的输入-输出关系来推断故障位置，无需对设备的拓扑结构和工作特性进行详细分析。

神经网络具有强大的非线性映射能力，能够从输入数据中学习到设备工作状态与故障位置之间的关系，从而实现准确的故障定位。

二、基于神经网络的电力设备故障检测与诊断的关键技术神经网络在电力设备故障检测与诊断中的应用需要解决一些关键技术问题，以下是其中的几个关键技术。

1. 数据采集与预处理神经网络需要大量的输入数据来进行训练和推断，在电力设备故障检测与诊断中，这些数据可以来自传感器或监测设备。

基于BP模糊神经网络的电气系统故障诊断方法的研究【摘要】本文阐述了BP神经网络模型在水电站电气元件故障诊断中的意义。

以专家经验为依据，结合查阅文献的手段，建立了电站电气元件的故障知识库。

与此同时，构建了基于模糊综合评判的神经网络数学模型。

最后，以一个水电站电气元件故障诊断实例论述，验证该方法的可行性。

【关键词】BP神经网络；电气元件；故障诊断水电站各电气设备组成的是一个错综复杂的系统。

而该系统的可靠性直接关系到整个机组的稳定运行，因此，保证电气系统的良好性能，对于整机长期、安全地运行具有重要的作用。

但是，由于受绝缘老化、电流过大等因素的影响，机组运行的过程中，常常会出现跳闸、继电保护器失灵、差压控制器不作用等故障。

以文献[1]为例，对某水电站10年间的运行事故进行统计。

在该段期间的运行过程中，单调速器发生的故障，竟高达20次之多，而且每次出现的故障症状与可能导致的原因之间并非明确的对应关系，存在着模糊性。

由此，故障的诊断工作异常困难，以至于许多时候，检修环节无从着手。

若事故发生在丰水期，维护的时间愈长，其经济损失也愈大。

对于电气元件的故障征兆和诱发原因之间错综复杂的关系，本文以专家经验为依据，创建了知识库，并构建了电气设备的BP神经网络故障诊断系统。

目的是为了能够准确、及时地根据机组电气设备故障特征来判断准确的故障原因。

1 电气设备故障推理知识库的构建水电站电气设备故障推理知识库，其本质是一个问题求解的知识集合，它包含着各种基本事实、规则以及其他相关信息。

库中的知识源于多名行业内经验丰富的专家，其精度的高低，是决定着系统分析能力的关键。

在本文中，推理知识库的构建（表1）主要分为两个步骤进行。

1.1 文献搜集对近60年来，100多例国内水电站电气设备及自动化元件的故障案例进行统计，并将所有案例中出现的事故征兆和故障原因进行逐一地剖析、整理。

例如，某台水轮发电机组在运行的过程中，监控系统显示电气元件事故报警，出现的故障征兆是系统有功负荷降低，通过剖析故障原因得出的结论是：反馈传感器发生了故障，则分别将其加入到库中的征兆和原因两个部分。

基于BP神经网络技术开发港口设备故障诊断专家系统摘要：针对港口设备故障诊断的复杂性,提出了将BP神经网络技术引入设备故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行探讨。

给出了一基于三层BP网的设备故障诊断专家系统的诊断过程。

关键词：神经网络；专家系统；故障诊断0 引言在港口生产作业中，保证设备的完好率和故障及时解决是非常重要的；在设备发生故障后，能第一时间诊断故障类别将加速故障排除，为生产作业争取作业时间，保证了船舶的及时装卸。

由于设备故障现象的多样性和复杂性，通过线形分析是无法确定的，我们引进BP神经网络技术设计开发一套故障诊断专家系统。

1 BP神经网络技术原理1.1 BP神经网络概述BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，通过学习和存贮大量的输入——输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。

1.2 BP神经网络模型及算法输入层T1、T2....Tn,通过相互之间联系，计算出各自的系数值，在输出层中，在已知H1、H2......Hi-1值，通过算出的系数值,预测出Hi-Hn值。

BP神经网络诊断系统算法：在正向计算进程中, 输入信息从输入层经过隐层逐层处理, 传向输出层。

每一层神经状态只影响下一层神经状态。

BP神经网络主要用于模式识别、系统辨识、图像处理等。

1.3 运用MATLAB进行训练和预测MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP神经网络分析与设计的函数，通过MATLAB运行模拟BP算法，首先设置BP神经网络,然后利用已知的样本对网络进行训练,最后就可以利用训练好的BP神经网络对未知的样本进行预测。