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提出一种蜂群-神经网络集成方法,与一般的神经网络集成方法不同的是:(1)集成个体的生成首先利用蜂群算法优化三层BP神经网络的结构和连接权,并以优化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练后生成;(2)为提高集成个体间的差异度,首先对个体进行分类,其次利用ABC算法对每一类个体进行最优组合搜索,选取相关系数最低的一个组合的均值作为该类的代表,最后对不同类别的代表作平均集成。在西太平洋热带气旋强度的预测试验中,所提出的蜂群-神经网络集成方法的泛化能力不仅明显优于