本文所介绍的是一种基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计。这种网络设计在非线性系统模型的仿真试验中表现出了良好的效果，同时在文中也给出了试验的结果和网络应用的讨论。
首先需要了解的是前馈神经网络。前馈神经网络是一种以输入层、隐藏层和输出层的结构为特点的人工神经网络，其特点是信息单向流动，即从输入层到隐藏层再到输出层。这种网络可以模拟非线性系统的动态特性，适用于模式识别、数据预测等领域。
递推预报误差算法是实现前馈神经网络训练的一种算法，其目的是通过递推的方式，不断优化网络的权重和偏置，以最小化预测误差。递推预报误差算法的优点在于它具有较强的全局搜索能力，能够在较复杂的非线性系统中有效地寻找最优解。
在非线性系统模型中，前馈神经网络的实现涉及到对系统输入输出数据的建模。通常，首先需要收集大量的输入输出样本数据，然后将这些数据用于训练网络。在训练过程中，递推预报误差算法会迭代地调整网络参数，使得模型预测输出与实际输出之间的误差不断减小，直至达到预设的精度要求。
本文提到的试验结果，无疑是对这种方法有效性的有力证明。在仿真实验中，递推预报误差算法应用于前馈神经网络的设计，能够确保网络通过自适应调整，快速收敛到一个较为理想的解，这一过程在非线性系统模型的动态预测和控制中尤其重要。
至于网络的应用，文中也进行了一定的讨论。前馈神经网络的设计不仅仅局限于理论研究，在实际中也有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、市场趋势分析和股票价格预测等。递推预报误差算法因其收敛速度快和对非线性问题的强适应性，使之成为前馈神经网络训练中备受青睐的选择之一。
在讨论中还应注意到，虽然递推预报误差算法具有诸多优点，但在实际应用过程中，也存在一些挑战和问题，比如算法的收敛速度可能会受到网络结构和学习率的设置的影响。此外，面对大规模数据时，该算法在计算资源上的需求也较大，对硬件性能提出了一定的要求。
文中所描述的部分内容由于OCR扫描技术的原因，存在一定的错误和缺失。不过，通过上下文逻辑，我们依然可以推断出这段内容主要讨论的是非线性系统模型的仿真试验以及递推预报误差算法在前馈神经网络设计中的应用效果。虽然存在误差和遗漏，但这些内容不影响我们理解文章主要知识点，即递推预报误差算法在前馈神经网络设计和应用方面的讨论。
