【摘 要】
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近年来,机器学习算法迅速发展并在众多领域取得成功应用,其中BP神经网络作为经典的前馈神经网络算法,其具有较优的泛化和容错能力、以及非线性映射能力,因此在分类、预测、图像处理和模式识别等领域都取得了不错的成绩。由于BP神经网络工作的核心是BP算法,同时网络对初始时的连接权值和偏置具有极强的依赖性,所以其存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,进而导致网络的性能受到了严重影响。群智能优化算法具有较强的全
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近年来,机器学习算法迅速发展并在众多领域取得成功应用,其中BP神经网络作为经典的前馈神经网络算法,其具有较优的泛化和容错能力、以及非线性映射能力,因此在分类、预测、图像处理和模式识别等领域都取得了不错的成绩。由于BP神经网络工作的核心是BP算法,同时网络对初始时的连接权值和偏置具有极强的依赖性,所以其存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,进而导致网络的性能受到了严重影响。群智能优化算法具有较强的全局优化特性、调节参数少等优势,因此本文将BP神经网络与麻雀搜索算法进行结合,以此实现对BP网络性能的优化。本文研究的主要内容如下:（1）详细研究麻雀搜索算法的基本原理针对其存在收敛速度慢、易陷入局部最优和稳定性差等局限性,本文提出了两种改进型的麻雀搜索算法。方法一是通过反向学习初始化并引入非线性权重因子、结合差分进化和精英策略将麻雀搜索算法进行改进,提出了融合差分进化和混合多策略的麻雀搜索算法（DEH-SSA）。方法二是对发现者位置更新公式加以改进,并在该位置更新后的最优位置处引入基于莱维飞行的变邻域局部搜索策略,将黄金正弦算法作为一个算子融入麻雀搜索算法,进而提出了基于黄金正弦和变邻域局部搜索的麻雀搜索算法（GVL-SSA）。最后通过仿真实验表明,本文提出的两种改进型算法性能更优且更具竞争性优势。（2）将两种改进型的麻雀搜索算法与BP网络进行有效融合对网络性能进行优化,提出了DEH-SSA-BP、GVL-SSA-BP两种优化模型。结合改进麻雀搜索算法具有较强全局寻优能力和较好收敛速度及精度的特点,从对网络初始权值和偏置优化的角度,对网络存在易陷入局部极值点和收敛速度慢等缺陷进行弥补,使网络性能得以优化改善。然后,将两种优化后的BP网络应用于人口预测。通过本文改进麻雀搜索算法对BP网络加以优化得到的两种优化模型与传统方法优化的GA-BP、PSO-BP两种模型进行人口预测的仿真实验。结果表明,本文优化后的两种网络模型具有更优的性能且预测的结果更为准确,而研究方法的可行性和有效性在解决现实问题中也得到了进一步验证。
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