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目录
💥1 概述
基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化BP神经网络预测研究是一种将粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络相结合的预测研究方法。该方法通过改进莱维飞行和混沌映射的方式，提高了PSO算法的搜索能力和收敛速度，进而提高了BP神经网络的预测准确性。
具体而言，该方法首先使用莱维飞行算法来更新粒子的速度和位置，以实现全局搜索。莱维飞行算法是一种模拟莱维飞行的随机搜索算法，具有较好的全局搜索能力。然后，通过引入混沌映射来调整粒子的速度和位置，以实现局部搜索。混沌映射是一种非线性动力学系统，具有较好的局部搜索能力。通过融合莱维飞行和混沌映射，该方法能够在全局和局部范围内进行有效的搜索和优化。
在PSO算法的基础上，该方法还结合了BP神经网络进行预测任务。BP神经网络是一种常用的预测算法，具有较好的学习和泛化能力。通过将PSO算法与BP神经网络相结合，该方法能够利用PSO算法的优化能力来自动调整BP神经网络的权值和阈值，从而提高预测准确性。
通过实验证明，基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化BP神经网络预测研究方法在预测任务中具有较好的性能。该方法能够有效地搜索和优化BP神经网络的参数，提高预测准确性，并且具有较好的收敛速度和稳定性。因此，该方法在实际应用中具有一定的研究和应用价值。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]龚然,施文娟,朱振源.基于混沌映射和莱维飞行的黏菌优化算法[J].计算机与数字工程, 2023, 51(2):361-367.
[2]梅建想,李晓理,张山.基于改进粒子群BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测研究[C]//第28届中国过程控制会议(CPCC 2017)暨纪念中国过程控制会议30周年.0[2023-08-27].
[3]黄丽君,郭文忠.基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究[J].漳州师范学院学报(自然科学版), 2008.DOI:JournalArticle/5aeb89d2c095d709440a8308.
