摘要：针对标准反向传播（BP）算法收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷，提出一种基于粒子群优化的BP神经网络学习算法。采用标准BP梯度下降法调整权值，利用粒子群优化算法进行网络权值及阈值的修正。将该算法与标准BP算法及传统基于粒子群优化BP网络算法进行仿真比较。实验结果表明，该算法能够克服标准BP算法的缺点，性能优于其他2个BP网络优化模型。

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