PSO-BP神经网络预测

PSO-BP神经网络预测是一种利用粒子群优化算法（PSO）对BP神经网络进行优化的方法。BP神经网络在应用过程中容易陷入局部收敛极小点，导致预测精度下降。为了解决这个问题，PSO-BP算法使用PSO算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值，从而提高预测精度。PSO算法通过群体中个体之间的协作和信息共享，使得群体位置在解空间中从无序到有序，通过学习自己和其他成员的经验不断改变搜索模式，最终找到最优解。PSO-BP神经网络预测方法可以提高BP神经网络的拟合效果，增强其预测能力和泛化能力。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [分类预测 | MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128194438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现](https://blog.csdn.net/baoliang12345/article/details/130494343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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