改进量子粒子群优化的小波神经网络模型

"小波神经网络模型的改进方法 (2013年)，使用改进的量子粒子群优化算法MQPSO优化小波神经网络，提高处理复杂非线性问题的性能。" 小波神经网络（WNN）是一种结合了小波分析和神经网络优势的模型，适用于处理非线性和时变数据。然而，传统的WNN在解决某些复杂问题时可能表现不佳。为了提升其性能，研究者们针对量子粒子群优化（QPSO）算法存在的早熟、多样性下降和搜索精度不足等问题进行了改进。 改进的量子粒子群优化算法（MQPSO）主要包含了以下几个方面的创新： 1. **引入加权系数**：通过引入加权系数，可以调整粒子在搜索空间中的移动权重，使得粒子在全局和局部搜索之间取得更好的平衡，避免过早收敛到局部最优。 2. **引入Cauchy随机数**：Cauchy分布具有较厚的尾部，利用其生成的随机数可以增加粒子更新位置的随机性，有助于跳出局部最优，增强算法的探索能力。 3. **改进收缩-扩张系数**：对QPSO的收缩-扩张系数进行优化，调整粒子速度的更新规则，以提高算法的搜索精度和后期的多样性。 4. **引入自然选择机制**：借鉴生物进化中的自然选择原理，保留优秀个体，淘汰较差个体，保持种群的适应度，从而改善整体搜索性能。 通过将改进后的MQPSO算法应用于WNN模型的训练，优化小波基系数和网络权值，可以提高网络的训练效率和预测精度。实验结果显示，MQPSO-WNN算法相比于原始的WNN、基于粒子群优化的WNN（PSO-WNN）以及基于量子粒子群优化的WNN（QPSO-WNN），在3个UCI标准数据集上的运行时间减少11%-43%，同时计算相对误差降低了8%-57%。 这些改进使得MQPSO-WNN模型在处理复杂非线性问题时，不仅能够更快地收敛，还能更准确地逼近最优解。因此，该模型对于需要快速且精确求解的工程问题，特别是在数据挖掘、模式识别和预测等领域，具有较高的实用价值和理论意义。