基于改良粒子群算法的BP神经网络探讨

简介：
本文旨在探讨一种改进的粒子群优化（PSO）算法在训练反向传播（BP）神经网络中的应用，以提高模型的学习效率和预测精度。通过结合PSO算法与BP神经网络的优点，提出了一种新的混合方法来解决传统BP算法中存在的局部极小值问题，并进行了实验验证该方法的有效性。 本段落提出了一种基于改进粒子群算法（PSO）的BP神经网络（BPNN）连接权重与结构优化的方法。对于每一种网络架构，该方法生成一系列包含连接权重和阈值的粒子，并利用经过改良的PSO算法选择最优网络结构。由于原始PSO算法容易陷入局部最优解，因此改进后的算法引入了交叉算子和变异算子以增强跳出局部最优的能力。实验结果显示，相较于基本BP算法，改进版PSO-BP算法性能更优。此外，该模型被应用于成矿预测，并详细介绍了具体步骤。