1.1 BP 神经网络原理简介
BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,由输入、输出、隐藏层组成。该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐藏层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。结构图如下：
隐藏层传输函数选择Sigmoid 函数（也可以选择值域在（-1,1）的双曲正切函数，函数‘tansig ’），其数学表达式如下：
x
e 11)x (
f α-+=，其中α为常数 输出层传输函数选择线性函数：x )x (f =
1.隐藏层节点的选择
隐藏层神经元个数对BP 神经网络预测精度有显著的影响，如果隐藏层节点数目太少，则网络从样本中获取信息的能力不足，网络容易陷入局部极小值，有时可能训练不出来；如果隐藏层节点数目太多，则学习样本的非规律性信息会出现“过度吻合”的现象，从而导致学习时间延长，误差也不一定最佳，为此我们参照以下经验公式：
12+=I H
]10,1[ ,∈++=a a O I H
I H 2log =
其中H 为隐含层节点数，I 为输入层节点数，O 为输出层节点数，a 为常数。 输入层和输出层节点的确定：
2．输入层节点和输出层节点的选择
输入层是外界信号与BP 神经网络衔接的纽带。其节点数取决于数据源的维数和输入特征向量的维数。选择特征向量时，要考虑是否能完全描述事物的本质特征，如果特征向量不能有效地表达这些特征，网络经训练后的输出可能与实际有较大的差异。因此在网络训练前，应全面收集被仿真系统的样本特性数据，并在数据处理时进行必要的相关性分析，剔除那些边沿和不可靠的数据，最终确定出数据源特征向量的维度。对于输出层节点的数目，往往需要根据实际应用情况灵活地制定。当BP 神经网络用于模式识别时，模式的自身特性就决定了输出的结果数。当网络作为一个分类器时，输出层节点数等于所需信息类别数。(可有可无)
训练好的BP 神经网络还只能输出归一化后的浓度数据，为了得到真实的数据
值，我们还必须对输出数据进行反归一化。反归一化过程可以利用归一化过程中的信息，通过函数“mapminmax”来实现。具体如下：
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
其中，BPoutput为反归一化后的数据，an为神经网络预测输出，outputpa为原始输出数据集信息。
2BP神经网络结果分析
以Cu元素为例，训练结束的神经网络性能图（MSE和Epochs的函数图象）下：结果分析：
如图4，训练在第222次迭代过程达到均方误差最小，MSE=***。此时，
训练结束。
学习速度同样对BP神经网络具有重要影响作用，学习速度太小，网络学习缓慢，需要增加训练次数；学习速度太大，网络学习迅速，但是容易导致网络不收敛，影响训练的精度。我们最终决定学习速度为0.01，训练次数为300。
1.1.1 数据的预处理
BP 神经网络构建在多层前馈网络的基础
BP神经网络的缺陷：
随着BP神经网络在多领域的广泛应用，BP 算法自身存在的诸多缺陷逐渐被人们发现，这些缺陷在应用实例中表现为如下几方面：误差收敛速度慢，学习时间过长；学习过程易陷入局部极小值；网络泛化能力差；构建网络结构缺乏统一原则等。缺陷产生的直接原因是BP神经网络自身算法的不完善。产生的直接后果是制约 BP 算法的学习精度，影响网络的学习速度，限制网络的广泛应用。BP 算法被提出以后，国内外学者对它的改进工作就从未停止。人们希望通过对 BP 算法的改进，使其满足更多状态下的应用要求。改进BP神经网络属于此领域的研究热点，有着重要的理论意义和应用价值。本文针对 BP 算法的不足，立足于前人的改进经验，提出进一步改进 BP 算法的新思路，期望对理论研究和实际应用有所帮助。
