摘要：在基于反向传播神经网络（BPNN）的频谱预测中,网络的初始权重与阈值是随机产生的,并且BP算法本身存在陷入局部最优的缺陷,从而导致BPNN训练得到的网络结构具有一定的不确定性。针对上述问题,提出一种基于HS-BP神经网络的频谱预测算法,通过和声搜索算法的全局寻优能力得到BPNN的最优初始权重和阈值,从而BPNN训练可得到最优的频谱预测网络结构,并运用该网络结构进行频谱的预测。仿真结果表明,该算法可以提高频谱预测的准确性及频谱的利用率。

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