目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的测量误差预测效果图结果分析摘要本文总结BP神经网络的参数设置，训练函数，传递函数，学习函数，画图函数，性能函数，创建函数，详解nntraintool训练窗口，基于基于BP神经网络的测量误差预测BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置1，最大迭代次数net.trainParam.epochs，一般先设置大，然后看训练收敛情况，如果提前收敛，最大迭代次数就改小，以到达训练目标为目的设置。2，学习率net.trainParam.lr，一般设置0.01–0.5，数据越多，数据噪声越大，数据越难拟合，数值一般需要越小，设置太大，容易过早停止收敛。3，学习目标net.trainParam.goal，根据训练测试的情况进行调整，过大容易过拟合，测试效果差，过小达不到想要的效果。4，最大丢失次数net.trainParam.max_fail，既联系不收敛次数，达到这个次数后BP神经网络停止迭代，终止训练，主要目的是防止过拟合，太小容易过早停止迭代，太大容易过拟合，默认是6，需要依据训练测试情况和学习目标，妥协调整。5，隐含层数，常见的是三个隐含层以内，再多也没有看到有
