鲸鱼算法优化BP神经网络：水资源预测的高效解决方案

本文档主要探讨了如何结合鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）来优化传统的BP神经网络在水资源预测领域的应用。BP神经网络由于其强大的自学习能力和泛化能力，常用于水资源调度中的复杂问题解决。然而，BP网络的缺点在于收敛速度慢和容易陷入局部极值，这限制了其预测精度。 在文中，作者提出了一个改进的模型，即WOA-BP神经网络，目的是通过利用鲸鱼算法的特性来提升BP网络的性能。鲸鱼算法作为一种群智能优化算法，以其简洁的操作方式、快速的收敛速度和强大的全局搜索能力著称。在WOA-BP模型中，鲸鱼算法被用来寻找BP神经网络的最优权值和阈值，这些参数被用作初始训练值，从而加速网络的学习过程并提高预测准确性。 具体实现过程中，BP神经网络的训练过程分为前向传播和反向传播两步。前向传播是从输入层通过隐藏层传递信号到输出层，而后向传播则是根据输出结果与期望值的差异调整权重和偏置。三层BP神经网络结构清晰，易于理解和实现，如图1所示。 而鲸鱼优化算法的部分代码片段展示了初始化搜索者位置和得分，以及鲸鱼的位置更新和适应度函数评估的过程。这部分代码展示了算法的核心逻辑，包括设置领袖位置初始值为无穷大（适用于最大化问题），初始化所有搜索者的初始位置，以及通过一系列迭代更新位置和计算适应度值，直到达到预设的最大迭代次数或满足某个停止条件。 这篇文档提供了一种实用的方法来增强BP神经网络在水资源预测中的性能，特别是对于那些具有动态变化、复杂目标和大规模计算需求的应用场景。通过将鲸鱼算法引入，可以有效地改善模型的收敛速度和预测精度，为实际工程问题提供了有价值的解决方案。