① BP神經網路誤差如何提高
你好，誤差大，第一步需要嘗試的是做歸一化處理。有線性歸一化，有對數函數歸一化等等，這個你可以去網上搜索數據歸一化方法，有相關的代碼，應該。
第二部需要做出的改動是隱層節點數量，如果節點數量太多，那麼結果的隨機性就會很大，如果太少，那麼復雜數據的規律計算不出來。多少層節點最合適，這個目前除了一個一個試沒有更好的辦法。但是你會發現每一個相同的結構計算出的結果卻不盡相同，這個時候就需要考慮後續的問題。
第三步嘗試，變換transfer function。麻煩你查查字典，因為我不是用中文學的神經網路。我姑且翻譯成傳輸函數。傳輸函數在matlab中內建了3中 pureline logsig tansig。分別有不同的應用范圍。因為沒看到你的數據，我也不清楚具體應該推薦你用哪一種。不過你可以去網上搜索一下三種傳輸函數的特點。
如果有用請給「採納」謝謝。
② bp神經網路提高泛化能力有幾種方法
常規的幾種增強泛化能力的方法，羅列如下：1、較多的輸入樣本可以提高泛化能力；
但不是太多，過多的樣本導致過度擬合，泛化能力不佳；樣本包括至少一次的轉折點數據。
2、隱含層神經元數量的選擇，不影響性能的前提下，盡量選擇小一點的神經元數量。隱含層節點太多，造成泛化能力下降，造火箭也只要幾十個到幾百個神經元，擬合幾百幾千個數據何必要那麼多神經元？
3、誤差小，則泛化能力好；誤差太小，則會過度擬合，泛化能力反而不佳。
4、學習率的選擇，特別是權值學習率，對網路性能有很大影響，太小則收斂速度很慢，且容易陷入局部極小化；太大則，收斂速度快，但易出現擺動，誤差難以縮小；一般權值學習率比要求誤差稍微稍大一點點；另外可以使用變動的學習率，在誤差大的時候增大學習率，等誤差小了再減小學習率，這樣可以收斂更快，學習效果更好，不易陷入局部極小化。
5、訓練時可以採用隨時終止法，即是誤差達到要求即終止訓練，以免過度擬合；可以調整局部權值，使局部未收斂的加快收斂。