柳州师专学报
柳州師專學報
류주사전학보
JOURNAL OF LIUZHOU TEACHERS COLLEGE
2014年
1期
126-130
,共5页
粒子群优化算法%人工神经网络%月降水预报
粒子群優化算法%人工神經網絡%月降水預報
입자군우화산법%인공신경망락%월강수예보
针对粒子群算法易陷入局部最优和寻优精度比较低等缺点,提出一种基于随机惯性权重和异步变化策略的学习因子的粒子群算法优化神经网络连接权重和阈值,并以此建立月降水预报建模研究.以广西桂北地区的月降水量实例分析,并与标准粒子群优化神经网络模型、随机权重的粒子群神经网络模型和神经网络模型对比,结果表明,该方法学习能力强和预测精度高,是一种有效的建模预报方法.
針對粒子群算法易陷入跼部最優和尋優精度比較低等缺點,提齣一種基于隨機慣性權重和異步變化策略的學習因子的粒子群算法優化神經網絡連接權重和閾值,併以此建立月降水預報建模研究.以廣西桂北地區的月降水量實例分析,併與標準粒子群優化神經網絡模型、隨機權重的粒子群神經網絡模型和神經網絡模型對比,結果錶明,該方法學習能力彊和預測精度高,是一種有效的建模預報方法.
침대입자군산법역함입국부최우화심우정도비교저등결점,제출일충기우수궤관성권중화이보변화책략적학습인자적입자군산법우화신경망락련접권중화역치,병이차건립월강수예보건모연구.이엄서계북지구적월강수량실례분석,병여표준입자군우화신경망락모형、수궤권중적입자군신경망락모형화신경망락모형대비,결과표명,해방법학습능력강화예측정도고,시일충유효적건모예보방법.
