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《计算机工程与应用》 2009年35期
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基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用

徐以山  曾碧  尹秀文  卢博生  
【摘要】:目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。建立改进后的BP网络模型,通过该模型和逐步回归方法对某市降水量进行实例分析。分析结果表明,改进后的BP网络模型具有较高的准备预报能力和稳定性。
【作者单位】广东工业大学计算机学院;
【基金】:广东省自然科学基金No.05001801~~
【分类号】:TP183

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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2 郭庆春;寇立群;孔令军;张小永;崔文娟;史永博;;基于BP神经网络的CCI预测模型[J];价值工程;2011年19期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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10 乔斌;粗糙集理论分层递阶约简算法的研究[D];浙江大学;2003年
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10 徐俐;基于BP网络的动态定量称重控制系统的算法研究和设计[D];山东大学;2005年
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