FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络
时间: 2023-10-22 17:31:20 浏览: 231
FOA-BP果蝇算法是一种用于优化BP神经网络的方法。它通过结合果蝇算法(FOA)和BP神经网络回归预测模型,实现对多变量输入的回归预测。FOA-BP算法的目标是通过优化BP神经网络的权值和阈值来提高回归预测的准确性。
具体而言,FOA-BP算法首先使用果蝇算法来搜索最优的权值和阈值配置,以使BP神经网络的输出与实际观测值之间的误差最小化。果蝇算法是一种基于模拟果蝇觅食行为的优化算法,它模拟了果蝇在寻找食物时的搜索策略,通过多次迭代来优化权值和阈值的配置。然后,优化后的BP神经网络用于进行回归预测,通过输入变量的组合来预测输出值。
FOA-BP果蝇算法的优点在于能够有效地提高BP神经网络的预测准确性,并且适用于多变量输入的回归预测模型。该算法的实现源码和数据可以使用Matlab进行编程实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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