基于改进布谷鸟搜索的人工神经网络及其性能仿真

• 作 者: 倪百秀 张翠翠 周本达
• 机 构: 皖西学院金融与数学学院
• 出 处: 江汉大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2015年1期
• 关键词: 人工神经网络 布谷鸟搜索(CS)算法 交叉熵(CE)方法 中国人口总量预测 artificial neural network cuckoo search （
• 基金项目: 安徽高校省级自然科学研究项目（KJ20138345）,六安市定向委托皖西学院市级研究项目（2012LW021）

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的基于仿生学原理的元启发式算法，具有很好的全局优化能力，但其存在后期收敛速度慢、计算精度不高等不足。通过将交叉熵（CE）方法嵌入到CS中构建一种改进的CS算法，基准测试函数集的测试结果表明改进算法收敛速度和计算精度都有了明显提高。用改进的算法实现对人工神经网络的训练，实验结果显示新算法训练的神经网络收敛速度更快，能有效避开局部极小。最后用所建立的人工神经网络对中国人口总量进行了预测。