基于改进GSA-BP算法的动态称重数据处理

摘要：

为提高动态称重数据处理的精确度和速度，研究动态称重数据处理相关方法，提出一种改进的引力搜索算法（GSA）对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子（BH）和自适应惯性权重，提高GSA的搜索能力，优化BP神经网络的初始权值和阈值，使动态称重数据的处理速度更快、精确度更高。将改进GSA‐BP算法和BP算法、GA‐BP、GSA‐BP进行仿真对比，对比结果表明，改进的GSA具有优秀的全局搜索能力，经其优化的BP网络对动态称重数据的处理结果更加精确、性能更好。

关键词：动态称重、引力搜索算法、全局搜索、BP网络、惯性权重

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2733-2737