基于连续优化蚁群算法的神经网络在喷射器性能预测中的应用 (2010年)

以现有的喷射器实验数据集作为样本，用单隐层前向神经网络预测喷射器的性能，网络的训练分别采用连续蚁群系(CACS)算法和连续蚁群优化(ACOR)算法．数值实验结果显示，用这两种蚁群算法所训练的神经网络对于喷射器性能的预测精度能够满足实际工程的要求，其中ACOR算法的训练误差小于一般的BID算法，预测精度也有所提高．