说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：基于大坝温控的温度预报程序，采用了L-M优化算法和贝叶斯正则化算法，结果良好。

大坝温控 L-M优化算法 贝叶斯正则化算法 BP

说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络。

动量梯度 L-M 贝叶斯正则