提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络参数的新方法。该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的不足,最终得到BP网络的最佳参数值。将该算法应用于3个典型复杂函数,并与传统BP算法、基于传统的粒子群优化BP网络算法的仿真结果进行分析对比。结果表明:该算法训练次数少,模型精度高,性能优于其它两种BP网络算法。
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