改进量子粒子群优化的小波神经网络模型
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更新于2024-08-12
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"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。
2018-05-24 上传
2019-08-13 上传
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2021-09-26 上传
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