1. bp神经网络模型，rbf神经网络和bp神经网络有什么区别？
1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。
2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。
3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
4. 他们的结构是完全不一样的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。
5. bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。
2. bp神经网络为什么是浅层神经网络？
对于隐层较少（2个隐层以下）的神经网络叫做浅层神经网络，也叫做传统神经网络。增加隐层的话，就成为了深层神经网络（DNN）3. bp神经网络和hopfield神经网络有什么区别？
bp神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿骇扁较壮记憋席铂芦能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。
4. 模拟bp什么意思？
模拟bp是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是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。
5. BP神经网络预测？
1、样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
2、要对Y进行预测，需要知道2015年的影响因素X1~X7才行吧？
6. bp和fp是什么意思？
BP是一种用于训练神经网络的算法，而FP是神经网络中的一步，用于将输入信号传递到下一层。
1. BP（Backpropagation）：反向传播算法。它是一种用于训练人工神经网络的常见算法。通过将输入数据前向传播到网络中的各个层，并根据网络的输出和预期输出之间的差异来计算误差，然后反向传播这个误差，并使用梯度下降算法来调整网络中的权重和偏差，从而逐渐提高网络的准确性。
2. FP（Forward Propagation）：前向传播。它是神经网络中的一个步骤，用于将输入信号从输入层传递到隐藏层和输出层。在前向传播过程中，输入信号经过每个神经元的加权求和和激活函数的处理，然后传递到下一层。这样一层一层地进行传递，直到达到输出层，得到最终的输出结果。
7. BP神经网络的基本思想？
BP 神经网络只是一种按误差反向传播（简称误差反传）训练的多层前馈网络，其算法称为 BP 算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本 BP 算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。
