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为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。 相似文献
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BP神经网络虽然是目前应用最广泛的神经网络模型,但其自身有易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。本文提出了一种利用混沌粒子群算法来改进BP神经网络。该算法的基本思想是用混沌粒子群算法对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行优化。对粒子群算法进行混沌优化,提高粒子群算法的全局搜索能力;用混沌粒子群算法优化后得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值。通过对非线性函数的拟合实验,发现改进后的结果与普通的BP神经网络的结果相比,具有更高的准确性,提高了拟合的精度。 相似文献
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为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。 相似文献
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《自动化仪表》2017,(3)
粒子群优化算法存在易陷入局部最优、收敛精度低、进化后期收敛慢等问题,混沌粒子群优化算法利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性特点,很好地解决了粒子群优化算法陷入局部最优的问题,但混沌初始化会破坏已收敛的种群结构。在混沌粒子群优化算法的基础上,提出了一种混沌变参数粒子群优化算法。对陷入局部最优的种群进行混沌初始化,并采取一定的规则动态改变混沌运动的控制参数,以增强或减弱混沌方程的混沌特性,既可以减轻混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,又能利用混沌特性摆脱种群陷入局部最优问题,提高收敛精度,从而提高算法的全局寻优能力。通过仿真测试表明,混沌变参数的粒子群优化算法能有效避免种群陷入局部最优现象,收敛快、收敛精度高,全局寻优能力优于基本粒子群优化算法。 相似文献
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提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法。介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进。利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型。通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度。 相似文献
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针对PM2.5预测的非线性不确定特点,提出基于改进粒子群优化BP神经网络的空气PM2.5浓度预测模型.引入混沌映射和对立学习改进粒子群算法;引入对立学习提高初始解的质量;引入混沌Tent映射改进粒子随机搜索,避免局部最优;引入自适应惯性权重均衡局部开发和全局勘探能力.利用改进粒子群对BP神经网络权值和阈值进行迭代寻优,基于最优参数BP神经网络做PM 2.5预测,有效避免神经网络训练时陷入局部最优,提升收敛速度.选取某市某时段的PM2.5日均浓度数据进行实验分析,结果表明IPSO-BP预测准确度更高,收敛速度更快. 相似文献