BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题，为了更精确地进行地表沉陷变形预测，引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进，并运用Matlab R2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表沉陷预测模型。首先通过BP神经网络进行训练、测试，经过多次迭代，将每个BP神经网络作为一个弱预测器加权组合，形成强预测器，并首次对青岛地铁3号线保河区间隧道进行地表下沉值预测。预测结果表明：Adaboost的BP神经网络预测下沉值的平均绝对误差为0.585 3 mm，平均相对误差为5.82%，与BP神经网络预测相比，绝对误差降低了2.594 7 mm，相对误差降低了27.46%，由此表明Adaboost的BP神经网络适用于地表沉陷预测，且预测精度更高。

通过遗传优化算法优化BP神经网络，优化过程中显示染色体编码长度，最后输出预测结果精度，matlab2021a仿真测试

ML机器学习入门 神经网络基础 BP人工神经网络的基本原理、模型与实例 本讲大纲： 人工神经网络的基本概念 误差反向传播(BP)神经网络

ML机器学习入门 神经网络基础 BP神经网络详解 BP神经网络模型与学习算法 清晰易懂

引言 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的： （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 ANN的研究内容 （1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。 （2）实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。 （3）应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。

引言 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的： （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 ANN的研究内容 （1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。 （2）实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。 （3）应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。

智能优化算法课程 ML机器学习入门 神经网络基础 智能优化算法-BP神经网络基本原理简介

在对发票原始图像进行了预处理的基础上，通过利用BP神经网络来进行机器学习以后，对发票进行自动识别读取，利用MATLAB进行仿真，并且对发票识别后的结果进行了统计分析，对文中所建立的模型成果进行了充分的论证。 描述了基于深度学习的发票图像信息识别算法的研究背景意义、深度学习、计算机视觉和文本检测识别国内外现状。然后提出了一种基于BP神经网络的发票图像信息识别算法，可以正确提取和识别自然场景中的增值税发票图像中的信息，单区域的信息识别精度达到99.10%，平均信息识别精度达到96.20%。实现信息的自动识别、输入和记忆，节约清算人员和财务人员的时间，大幅提高办公效率，解决清算困难、时间紧张等问题

基于BP神经网络的手写数字识别仿真提供手写数字数据库，matlab2021a测试仿真 k=rand(1,numberpclass*class); [m,n]=sort(k); ntraindata=4500; ntestdata=500; train_data=ann_data(:,n(1:ntraindata)); test_data=ann_data(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class)); train_label=ann_label(:,n(1:ntraindata)); test_label=ann_label(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class));

采用灰狼算法（GWO）优化BP回归预测matlab2019，内置数据集可以直接运行，全中文注释