1.型号 1.1反向传播(BP)神经网络模型 BP神经网络模型是由输入层,隐藏层和输出层组成的三层前馈网络。每层包含几个断开的神经元节点,相邻节点根据一定的权重相连。信息传输的方向是从输入层到隐藏层再到输出层。在输入层和隐藏层之间存在转移矩阵,在隐藏层和输出层之间存在转移矩阵。如果实际输出与预期输出之间的差不能满足要求的误差,则将误差值沿网络路径逐层反馈,并校正每一层的连接权重和阈值。 1.2人工蜂群算法的BP神经网络模型优化 人工蜂群(ABC)算法的灵感来自于蜂的智能行为。在ABC算法中,食物的位置代表了优化问题的可能解决方案,而花蜜的量则代表了相应解决方案的质量或适用性。 该算法首先随机生成初始种群,然后设置极限和最大循环数。初始化之后,蜜蜂开始循环搜索:使用贪婪机制搜索旧解的邻域。如果新解决方案的适用性大于旧解决方案的适用性,则蜜蜂将忘记旧解决方案并记住新解决方案。然后计算这些新