采用bp神经网络对其进行函数拟合。误差反向传播网络（bp网络）是目前人工神经网络模式中最具代表性，应用最广泛的一种模型，具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，可以以任意精度逼近任意连续函数。-The bp neural network to its function fitting. Error back propagation network (bp network) is the artificial neural network model of the most repres

支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。

遗传算法、粒子群算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-Genetic algorithm and particle swarm optimization for BP neural network nonlinear function fitting

BP神经网络用于函数拟合与模式识别，关于非线性离散系统辨识，对HARQ系统的吞吐量分析。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Nonlinear discrete system identification, HARQ throughput analysis of the system.