改进粒子群优化BP神经网络的目标威胁估计

摘要：

为了提高目标威胁估计精度,提出一种运用改进粒子群算法优化BP神经网络的方法.为了避免陷入局部极值,将变异过程引入粒子群算法中,并对相关参数进行优化,形成改进粒子群算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.利用样本数量不同的训练集对网络进行训练,并用60组测试集数据对网络进行验证.实验结果表明,改进粒子群优化BP神经网络目标威胁估计算法具有更高的预测精度,在训练样本数量较小时能够获得较好的预测能力,可以有效地完成目标威胁估计.

关键词：信息处理技术、威胁估计、粒子群优化算法、BP神经网络、参数优化

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61205143

在线出版日期：2017-07-03（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：996-1002