混沌粒子群神经网络在非线性函数拟合中的应用研究

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。