文件名称：BP 神经网络的IAPSOBPNN组合训练算法 (2008年)
文件大小：378KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-02 19:05:47
自然科学 论文
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 SwarmOptimizationwith ImmunityAlgorithmBack 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.