海洋捕食算法優化BP神經網絡

  1. 引言

BP神經網絡因梯度下降法的固有缺陷,常出現訓練震蕩和早熟收斂。海洋捕食算法(MPA)受海洋生物覓食行為啟發,其分階段搜索策略(高速游動→自適應步長→局部開發)能有效平衡全局探索與局部開發。本文通過MPA優化BP初始權值及學習率,構建混合優化模型。

  1. 方法論

2.1 MPA算法原理

MPA模擬三類捕食行為:

Levy飛行階段(迭代初期):全局隨機搜索,數學描述為:
X i t + 1 = X

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