基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测

基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测

摘要：
随着机器学习技术的飞速发展，BP神经网络在回归预测问题中取得了很好的效果。然而，传统的BP神经网络存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于Tent混沌映射改进的麻雀算法用于优化BP神经网络的回归预测。

关键词：Tent混沌映射；麻雀算法；BP神经网络；回归预测

1.引言
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，在回归预测问题中具有广泛的应用。然而，传统的BP神经网络存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。因此，对于BP神经网络进行优化是十分必要的。

2.相关工作
近年来，许多研究者对BP神经网络进行了改进和优化。例如，利用遗传算法、粒子群算法等优化算法对BP神经网络进行训练。然而，这些算法在优化过程中往往容易陷入局部最优，导致模型的收敛速度较慢。

3.Tent混沌映射
Tent混沌映射是一种非线性动力学系统，具有自适应和随机性强的特点。在本文中，我们将利用Tent混沌映射来改变BP神经网络的初始权重和阈值，以提高模型的优化能力。

4.麻雀算法
麻雀算法是一种模拟麻雀集群搜索行为的优化算法。该算法通过模拟麻雀的觅食行为和信息交流行为，实现对问题空间的全局搜索。我们将结合Tent混沌映射和麻雀算法，用于优化BP神经网络的回归预测。

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