1. 引言

BP神经网络因梯度下降法的固有缺陷，常出现训练震荡和早熟收敛。海洋捕食算法（MPA）受海洋生物觅食行为启发，其分阶段搜索策略（高速游动→自适应步长→局部开发）能有效平衡全局探索与局部开发。本文通过MPA优化BP初始权值及学习率，构建混合优化模型。

2. 方法论

2.1 MPA算法原理

MPA模拟三类捕食行为：

Levy飞行阶段（迭代初期）：全局随机搜索，数学描述为：
X i t + 1 = X