基于粒子群算法的BP神经网络优化技术

摘要：

针对传统BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题，提出一种基于改进的PSO来优化BP神经网络的方法。通过在PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值，对BP神经网络进行优化和训练，将优化的BP神经网络用于遗传高血压患病年龄的预测中。实验结果表明，该方法较好地解决了传统BP神经网络易陷入局部极小值的问题，提高了算法的收敛速度和稳定性。

关键词：BP神经网络、粒子群算法、改进、训练、预测

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学青年基金项目61101116；辽宁省高校优秀人才支持计划基金项目LR2012007

在线出版日期：2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1321-1326