粒子群算法优化BP神经网络

来源 :湖北民族学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：lostbridge

【摘要】

：

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群

【作者】

：

谭乐平文军

【机构】

：

湖北民族学院理学院

【出处】

：

湖北民族学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2012年3期

【关键词】

：

粒子群算法 BP神经网络个体极值群体极值 particle swarm algorithm BP neural network individual ext

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现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.

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