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BP 网络的改进在大坝安全监测数据处理中的应用 张明武 河海大学理学院，南京 (210098) E-mail ：hohaizhangmingwu@163.com 摘 要：传统的BP 算法首先要对数据进行标准化，为了避免数据的标准化处理过程，现提 出对传递函数改进BP 算法的方法。此外，把改进的BP 网络应用于大坝安全监测数据处理 中，得到了满意的结果。 关键词：人工神经网络；BP 算法；传递函数 0 引言 误差逆传播神经网络简称为BP （Back Propagation ）网络。误差逆传播（BP ）神经网络 通常分为3 层：输入层、隐含层、输出层（见图1）。各层之间通过连接权ω 和ν 相联系； ij jt i , j , t 分别为各层神经元个数。[1] t 输入层 ν jt j 隐含层 ω ij i 输入层 图1 BP 神经网络结构 BP 神经网络的原理是先对网络进行训练，将提供的网络训练模式利用连接权和神经元 的激活值从输入层经隐含层向输出层传输，在输出层的各神经元获得网络的输入响应，然后 按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经隐含层逐层修正各连接权，最后回到输 入层。训练完成后进入工作阶段，将工作集的输入模式提供给训练好的神经网络，通过网络 连接权计算输出层各单元的输出结果。[2] BP 网络可以逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、 各层的处理单元数及网络的学习系数等可根据具体情况设定，灵活性很大，所以它在许多应 用领域中起到重要作用。[3] BP 网络的非线性的映射和逼进任意连续函数的能力主要表现在 它的多层结构和它通常采用的传递函数Sigmoid 函数（S 型函数）。由于S 型的对数函数的 值域范围为（0，1），S 型的正切函数的值域范围为（-1，1），所以在用BP 网络学习或预 - 1 - [4] 测前，要将数据进行标准化。 本文考虑到通过对传递函数进行改进的方法可以扩大其值域 和有效定义域，从而可以省去数据的标准化的处理过程；通过一个简单的具体算例说明了此 方法的可行性；再把改进的BP 网络应用于雍口大坝安全监测中，得到了满意的结果。 1 BP 算法的改进 1.1 神经元上的传递函数 传递函数是BP 网络的重要组成部分。传递函数又称为激活函数，必须连续可微的。BP 网络经常采用S 型的对数或正切函数和线性函数。[5] 1）S 型的对数函数 1 f (x) f ∈(0,1) （1） 1+e−x 2 ）S 型的正切函数 2 f (x) −2x −1 f ∈(−1,1) （2 ） 1+e 1.2 传递函数的改进方法 由于S 型函数的特点：S 型的对数函数的值域(0,1) ，S 型的正切