基于SSA优化BP神经网络的冲击地压数据预测研究

为了解决冲击地压实验数据误差大、信息冗余的问题，结合神经网络和sparrow 搜索算法各自的特点，提出了一种基于sparrow 搜索算法（SSA）的数据预测模型，对BP神经网络进行优化。结合三轴声发射试验数据，利用MATLAB等软件进行了综合模拟试验，并将BP算法SSA的预测结果与BP神经网络SSA的预测结果进行了比较。仿真结果表明，采用SSA算法对BP神经网络进行优化，避免了BP权重平衡的缺点，不仅提高了学习速度，而且具有较高的计算精度。