[遗传神经网络在电信业务收入预测中的应用研究]误差反向传播神经网络（BPNN）由于优越的非线性数据处理性能以及较强的学习能力而被广泛地运用于电信业务的预测当中。然而，神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺...+阅读

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆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。BP网络能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。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hide layer）和输出层（output layer）。

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