基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)07-0165-04

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基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用

更新时间：2025-09-11

- 基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用
- Issue 7, Pages: 165-168(2024)
- 作者机构：
  
  1. 西安科技大学机械工程学院
  2. 西安科技大学建筑与土木工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)07-0165-04
  CLC： TP18
- Published：2024
- 稿件说明：
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[J]. 2024, (7): 165-168.
DOI：

[J]. 2024, (7): 165-168. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)07-0165-04.

摘要

针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题，提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先，为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力，使用Sine混沌映射初始化种群，引入非线性参数A

在海鸥攻击时引入乘除策略进行扰动，同时在攻击阶段后引入反向学习策略。然后，使用ISOA优化BP神经网络初始权值、阈值，解决对初值敏感和易陷入局部最优的问题。最后，在冻结裂隙砂岩动态冲击试验中进行峰值应力预测，结果表明：对比原始BP、粒子群优化(PSO)-BP和SOA-BP

ISOA优化后的BP神经网络对峰值应力预测精度更高。

Abstract

关键词

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