基于蚁群算法的bp网络优化算法

？将bp网络的训练误差和检验误差用于引导蚂蚁行经路径上的信息更新机制和选择机制,并据此计算蚂蚁行径中的转移概率;又将蚂蚁行经路径上的存储单元存放的参数值赋予bp网络训练,而存储单元存放的参数和训练误差值亦随bp网络训练误差的调整而改变。通过交互迭代优化,最终得到调整后的bp网络的最佳参数值。数值模拟计算结果表明:与传统的bp算法相比,在达到同一数量级的训练误差情况下,基于蚁群算法优化参数的bp算法训练次数少,而模型的精度高,在一定程度上提高了bp网络的学习能力和泛化能力。