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基于改进布谷鸟搜索的人工神经网络及其性能仿真
引用本文:倪百秀,张翠翠,周本达.基于改进布谷鸟搜索的人工神经网络及其性能仿真[J].江汉大学学报(自然科学版),2015(1):41-50.
作者姓名:倪百秀  张翠翠  周本达
作者单位:皖西学院 金融与数学学院,安徽 六安,237012
基金项目:安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2013B345);六安市定向委托皖西学院市级研究项目
摘    要:布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的基于仿生学原理的元启发式算法,具有很好的全局优化能力,但其存在后期收敛速度慢、计算精度不高等不足。通过将交叉熵(CE)方法嵌入到CS中构建一种改进的CS算法,基准测试函数集的测试结果表明改进算法收敛速度和计算精度都有了明显提高。用改进的算法实现对人工神经网络的训练,实验结果显示新算法训练的神经网络收敛速度更快,能有效避开局部极小。最后用所建立的人工神经网络对中国人口总量进行了预测。

关 键 词:人工神经网络  布谷鸟搜索(CS)算法  交叉熵(CE)方法  中国人口总量预测

Artificial Neural Network Based on Improved Cuckoo Search and Its Performance Simulation
NI Baixiu,ZHANG Cuicui,ZHOU Benda.Artificial Neural Network Based on Improved Cuckoo Search and Its Performance Simulation[J].Journal of Jianghan University:Natural Sciences,2015(1):41-50.
Authors:NI Baixiu  ZHANG Cuicui  ZHOU Benda
Affiliation:NI Baixiu;ZHANG Cuicui;ZHOU Benda;School of Finance & Mathematics,West Anhui University;
Abstract:
Keywords:artificial neural network  cuckoo search(CS)  cross entropy(CE)  Chinese population forecasting
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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