基于智能算法的BP神经网络算法研究

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BP神经网络由于具有较强的非线性映射能力、自学习和自适应能力等优点而被广泛应用于数值预测和模式识别等领域.但传统的BP算法因随机选取初始权值和阈值使得网络很容易陷入局部最优,而智能算法具有较强的寻优能力,因此利用智能算法对BP神经网络算法进行研究具有非常重要的现实意义.本文介绍了BP神经网络的研究背景、意义、研究现状和原理后,重点研究了智能算法对BP神经网络算法的改进.首先,建立了基于布谷鸟算法的BP神经网络算法.针对原始布谷鸟算法存在的不足,提出一种基于函数动态递减因子的布谷鸟算法(ICS),利用3个典型的测试函数验证了改进算法的有效性,然后利用该算法寻找BP网络的初始权值和阈值,并将其应用于预测中国商品房价格.仿真结果表明,ICS-BP网络模型在预测精度上优于CS-BP网络模型和Logistic预测模型.其次,建立了基于蝙蝠算法的BP神经网络算法.针对原始蝙蝠算法存在收敛速度慢和易陷入局部最小值等缺点,提出一种自适应速度与变异的蝙蝠算法(ADBA),选取6个典型的测试函数,分别对ADBA与BA进行实验仿真,仿真结果表明,ADBA在求解精度和收敛速度两方面均优于BA.然后将该算法用于优化BP网络的初始权值和阈值,并将其应用于中国人口的预测,结果表明ADBA-BP网络模型在预测精度上优于BA-BP网络模型和Logistic预测模型.最后,总结了本文内容,并展望了今后的进一步工作.图28幅,表15个,参考文献64篇
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