BP神经网络的IAPSOBPNN组合训练算法

摘要：

针对BP神经网络易陷入局部极小点、泛化能力低的缺陷,提出了BP神经网络的IAP-SOBPNN(Particle Swarm Optimization with Immunity Algorithm Back Propagation Neural Network)组合训练算法,即免疫算法、粒子群算法和BP算法的组合.将此组合训练算法应用到非线性函数逼近和具有复杂非线性动力学特征的股价预测中,仿真实验表明,该算法避免了网络陷入局部极小点,提高了网络的泛化能力,同时为BP网络参数的确定提供了一条崭新的思路.

关键词：BP神经网络、LAPSOBPNN组合训练算法、非线性函数逼近、股价预测

所属期刊栏目：22

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：重庆市教委科研项目KJ060818,KJ060804;重庆师范大学校级科研项目06XLB23

在线出版日期：2008-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：120-126