【摘 要】
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以经过训练获得的神经网络模型作为预测控制中的预测模型时，神经网络模型的泛化能力至关重要。为提高网络的泛化能力，本文介绍一种ＧＢＰ（带有增益的ＢＰ网络）方法，它在标准ＢＰ网络中引入增益参
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以经过训练获得的神经网络模型作为预测控制中的预测模型时，神经网络模型的泛化能力至关重要。为提高网络的泛化能力，本文介绍一种ＧＢＰ（带有增益的ＢＰ网络）方法，它在标准ＢＰ网络中引入增益参数，通过使隐含层节点增益，根据其节是的相似性进行竞争，从而获取最佳的网络结构，在提高网络泛化能力的同时，本方法还能加快网络学习速度，仿真结果验证了本算法对于ＢＰ神经网络模型泛化能力的改善。
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