基于蝙蝠算法的神经网络优化及其应用

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5、习过程中，不可避免的存在着全局搜索能力差、容易跳入局部最优等不足，因而用神经网络技术预测的数据并不精确．蝙蝠算法(BatAlgorithm，简称BA)是近年来智能计算领域最受关注的研究方向之一，它算法简单、收敛速度快、全局寻优能力好，得到了广泛的应用．本文通过分析总结BP算法(ErrorBackPropagation，简称BP)和蝙蝠算法的机理，提出基于t分布变异的蝙蝠算法与BP算法协同的学习新算法来优化神经网络，并将此优化模型用于西安市国民经济的预测．论文的主要研究内容如下：1．针对蝙蝠算法对高维度优化问题求解不精的缺陷，提出一种基于

6、自适应t分布变异的蝙蝠算法(Batalgorithmbasedontdistributionmutation，简称TMBA)．选取6个典型测试函数，分别对TMBA与BA进行仿真实验，结果表明TMBA的性能优于标准BA的性能．2．将TMBA用于调节神经网络结构和参数，提出一种基于TMBA优化与BP算法协同的神经网络学习算法(CooperativelearningalgorithmbasedonTMBAandBP，简称TMBA-BP)．选取6个典型函数，分别对TMBA-BP和标准BP进行仿真实验，结果表明TMBA-BP能够得到函数逼近能力强

7、的神经网络，其总体性能优于标准BP网络．3．将TMBA-BP优化模型用于预测西安市国民经济，同标准BP网络相比，该优化模型的预测结果更加精确．图20幅，表8个，参考文献58篇关键词：人工神经网络；蝙蝠算法；t分布变异；算法协同；经济预测中图分类号：TP18INeuralNetworkTrainedbyBatAlgorithmandItsApplicationAbstract:Becauseofitsstrongnonlinearmappingability,theArtificialNeuralNetworksarewidelyused

8、inthefieldofnumericalpredictionandengineeringcontrol.Butitsglobalsearchoptimizationabilityispoorandtrap