通过DE的方法对BP神经网络进行优化

资 源 简 介

通过DE的方法对BP神经网络进行优化

详 情 说 明

通过差分进化算法（Differential Evolution, DE）优化BP神经网络的权重和阈值，可以有效提升模型在PM2.5浓度预测中的性能。传统BP神经网络容易陷入局部最优且收敛速度较慢，而DE作为一种全局优化算法，通过种群变异、交叉和选择操作自适应调整网络参数，能够更好地探索解空间。

在PM2.5数据验证中，DE优化的BP神经网络通常表现出更高的预测精度和稳定性。具体实现时，需将神经网络的连接权值和阈值编码为DE的个体向量，以预测误差作为适应度函数，通过多代进化逐步逼近最优参数组合。相比梯度下降法，DE优化避免了手动设置学习率的困扰，同时对初始参数敏感性较低，尤其适合处理非线性显著的空气质量数据。

这种方法结合了神经网络的强大拟合能力和DE的全局搜索优势，为复杂环境数据的建模提供了更鲁棒的解决方案。未来可进一步探索自适应DE变体或混合优化策略以应对更高维参数空间。