基于禁忌BP神经网络的动态测量误差预测研究

被引：7

作者：

陈榕

陈振林

李洪周

机构：

[1] 海军航空工程学院

来源：

国外电子测量技术 | 2009年 / 28卷 / 02期

关键词：

禁忌搜索; BP算法; 神经网络; 多样化搜索; 集中化搜索; 动态误差; 预测;

D O I：

10.19652/j.cnki.femt.2009.02.007

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

本文针对BP算法在神经网络参数学习中局部性能好但易陷入局部极小值而禁忌搜索算法拥有良好的全局性能的特点,提出了神经网络的综合训练方法(禁忌BP算法,TSBP Algorithm)即首先利用禁忌搜索算法对神经网络参数进行全局搜索训练,然后再利用BP算法对参数进行局部学习。设计了一种多样化和集中化并行搜索的禁忌搜索算法,一定程度上解决了传统禁忌算法局部寻优和拓展搜索空间之间的矛盾。最后利用仿真实例验证了TSBP神经网络较之BP神经网络和TS神经网络在动态误差预测方面的优越性,得出了相关结论。

引用

页码：22 / 24+34 +34

页数：4

共 5 条

[1]

连续禁忌搜索算法改进及应用研究.[D].王明兴.浙江大学.2005, 02

[2]

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[3]

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[4]

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[5] 禁忌搜索算法求解旅行商问题研究 [J].

贺一 ;

刘光远 .

西南师范大学学报(自然科学版), 2002, (03) :341-345

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