基于天牛须优化Spiking神经网络的导线串扰预测

摘要

串扰的分析预测是实现电气线路互联系统兼容性的重要工作,其中线缆间的相互串扰是典型的电磁兼容问题,为了更加精确地预测线缆间的串扰,提出了一种基于天牛须优化Spiking神经网络的预测模型.首先将具有强大的非线性计算能力的Spiking神经网络作为基础模型,再利用搜索性能更优的天牛须算法(BAS)初始化Spiking神经网络(SNN)中突触延时和连接权值,最终预测结果表明在相同数据的基础上,上述算法迭代次数更少,且误差减小1-2个数量级,提高了模型寻优速度和稳定性,证明了该方法的有效性与实用性.