基于改进PSO的BP神经网络在船舶设计中的应用

摘要

针对船舶设计中需要的大型BP(Back Propagation)神经网络的特点,加入了改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)。该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上,因此能有效的搜寻高维空间,同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境。分别利用基于改进PSO的BP神经网络和标准的BP神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合,结果表明基于改进PSO方法的BP神经网络训练更加高效和稳定。