【摘 要】
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由于BP网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极值,为了提高BP网络预测的准确性,本文提出了用粒子群（PSO）算法来优化BP网络,并进行非线性函数拟合.用PSO迭代算法找到最佳的网络权值
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由于BP网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极值,为了提高BP网络预测的准确性,本文提出了用粒子群（PSO）算法来优化BP网络,并进行非线性函数拟合.用PSO迭代算法找到最佳的网络权值和阈值,再以网络的正向传播的最小误差作为目标函数指导PSO的优化.将该算法与标准BP算法进行matlab仿真比较.实验结果表明,优化后的网络拟合误差小,效果更好.
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