期刊文章详细信息
用粒子群算法优化BP神经网络进行函数拟合
Using Particle Swarm Algorithm to Optimize BP Neural Network for Function Fitting
文献类型：期刊文章
HAO Hai-xia(School of Mathematics,Jinzhong University,Jinzhong 030600,Shanxi,Chin)
机构地区：[1]晋中学院数学学院,山西晋中030600
年 份：2017
卷 号：31
期 号：1
起止页码：14-16
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：由于BP网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极值,为了提高BP网络预测的准确性,本文提出了用粒子群(PSO)算法来优化BP网络,并进行非线性函数拟合.用PSO迭代算法找到最佳的网络权值和阈值,再以网络的正向传播的最小误差作为目标函数指导PSO的优化.将该算法与标准BP算法进行matlab仿真比较.实验结果表明,优化后的网络拟合误差小,效果更好.
关 键 词：BP网络 PSO 函数拟合 MATLAB
分 类 号：TP18]
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