。如果輸出層不能得到符合其期望的輸出，則轉(zhuǎn)入誤差反向傳播過程。

2）誤差的反向傳播

由前向計(jì)算過程得出的網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出之前的差值即為誤差

。誤差信號(hào)由網(wǎng)絡(luò)的輸出端開始，沿網(wǎng)絡(luò)的連接路線返回并計(jì)算各權(quán)值和閾值對(duì)總誤差的影響。最后根據(jù)誤差梯度下降法對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整。

2.3.3結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

對(duì)于大多數(shù)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可滿足要求

，本研究也采用圖3所示的輸入層-單隱含層-輸出層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1）確定輸入及輸出變量

電廠SCR催化劑在多因素耦合且復(fù)雜的煙氣環(huán)境中工作

，煙氣量、噴氨量、運(yùn)行時(shí)間、運(yùn)行溫度及煤種等都會(huì)影響SCR催化劑的活性。為了建立簡(jiǎn)潔、有效的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先要對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，找到對(duì)SCR催化劑活性有顯著影響的參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。本文利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS進(jìn)行相關(guān)性分析。此外，由于各輸入量單位不同，需對(duì)輸入變量進(jìn)行歸一化處理，以均衡對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響，降低誤差。本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出變量為SCR催化劑活性K。

2）確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)

確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元的數(shù)量是構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要環(huán)節(jié)

。隱含層神經(jīng)元數(shù)n需要先通過經(jīng)驗(yàn)公式(5)確定大致范圍后，再對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，選擇預(yù)測(cè)誤差最小時(shí)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

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3）確定訓(xùn)練和測(cè)試樣本

選擇一部分預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，其余數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本

。將測(cè)試樣本的輸入變量代入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，然后將SCR催化劑活性預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，分析其誤差。

2.4灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

灰色預(yù)測(cè)模型的對(duì)象系統(tǒng)中允許存在未知項(xiàng)