中心點的選擇會對bp神經網絡的性能產生什麽影響？

由於預測的隨機性和不確定性，傳統的回歸分析、數理統計等方法往往難以達到理想的預測效果。反向傳播網絡(BP)是人工神經網絡(ANN)中應用最廣泛的神經網絡模型之壹，具有非線性映射能力強、魯棒性、容錯性、適應性、自組織和自學習等特點，廣泛應用於水文預報中。

1.2 BP神經網絡的缺點

然而，在實際應用中，BP神經網絡初始連接權值和閾值的選擇對BP神經網絡的性能有著關鍵的影響。如果初始連接權值和閾值選擇不當，就容易導致BP神經網絡固有的缺陷——收斂速度慢，容易陷入局部極值。

1.3 BP神經網絡的優化

遺傳算法、粒子群算法及其改進算法常用於優化BP神經網絡的初始連接權值和閾值。此外，壹些仿生群體智能算法被用來優化BP神經網絡的初始連接權值和閾值，如人工魚群算法(AFSA)、布谷鳥搜索算法(CS)、人工蜂群算法(ABC)、螢火蟲群優化算法(GSO)和差分進化算法(DE)，在提高BP神經網絡的預測或分類性能方面取得了壹定的效果。

但是，由於網絡預測或分類性能已經取得了壹定的成果。但是，由於待優化的BP神經網絡的初始連接權值和閾值維數往往較高，傳統的GA等智能算法很難獲得較為理想的優化結果。狼群算法(WPA)是壹種新型仿生群體智能算法，模擬了狼的協作狩獵行為和獵物分布。該算法具有良好的魯棒性和全局搜索能力。與粒子群算法、AFSA算法和遺傳算法相比，小波包分析算法表現出巨大的性能優勢，尤其是對於高維多峰的復雜函數。

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