计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
6期
245-248,270
,共5页
预测%混沌理论%反向传播(BP)神经网络%粒子群算法
預測%混沌理論%反嚮傳播(BP)神經網絡%粒子群算法
예측%혼돈이론%반향전파(BP)신경망락%입자군산법
为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法.引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解.将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.
為提高BP神經網絡預測模型的預測準確性,提齣瞭一種基于改進粒子群算法優化BP神經網絡的混沌時間序列預測方法.引入自適應變異算子對陷入跼部最優的粒子進行變異,改進瞭粒子群算法的尋優性能;利用改進粒子群算法優化BP神經網絡的權值和閾值,訓練BP神經網絡預測模型求得最優解.將該預測方法應用到幾箇典型的非線性繫統的混沌時間序列進行有效性驗證,結果錶明瞭該方法對典型混沌時間序列具有更好的非線性擬閤能力和更高的預測準確性.
위제고BP신경망락예측모형적예측준학성,제출료일충기우개진입자군산법우화BP신경망락적혼돈시간서렬예측방법.인입자괄응변이산자대함입국부최우적입자진행변이,개진료입자군산법적심우성능;이용개진입자군산법우화BP신경망락적권치화역치,훈련BP신경망락예측모형구득최우해.장해예측방법응용도궤개전형적비선성계통적혼돈시간서렬진행유효성험증,결과표명료해방법대전형혼돈시간서렬구유경호적비선성의합능력화경고적예측준학성.
