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在不同神经元数情况下,对网络进行训练和仿真,得到如图5所示的一组预测误差曲线。其中,曲线A表示隐层结点数为6时的预测误差曲线,曲线B表示隐含层结点数为3时的预测误差曲线,曲线C表示隐含层结点数为5时的预测误差曲线,曲线D表示隐含层结点数为4时的预测误差曲线。将五种情况下的误差进行对比,曲线C表示的网络预测性能最好,其隐含层神经元数为5,图中曲线E表示的是隐含层结点数为15时的预测误差曲线(文献中的最好结果)。同时也证明,在设计BP网络时,不能无限制地增加层神经元的个数。若过多,不仅会大大增加网络结构的复杂性,网络在学习过程中更易陷入局部极小点,而且会使网络的学习速度、预测速度变得很慢。