| PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测 |
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| 引用本文： | 卢辉斌,李丹丹,孙海艳.PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测[J].计算机工程与应用,2015(2):224-229,264. |
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| 作者姓名： | 卢辉斌 李丹丹 孙海艳 |
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| 作者单位： | 1. 燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004; 河北省特种光纤与光纤传感实验室，河北 秦皇岛 066004
2. 河北建材职业技术学院 机电工程系,河北 秦皇岛,066004 |
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| 基金项目： | 河北省教育厅2007年科研计划项目(No.2007493)。 |
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| 摘 要： | 针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。
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| 关 键 词： | 混沌时间序列 混沌预测 反向传播(BP)神经网络 粒子群算法 |
Prediction for chaotic time series of optimized BP neural network based on PSO |
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| LU Huibin,LI Dandan,SUN Haiyan.Prediction for chaotic time series of optimized BP neural network based on PSO[J].Computer Engineering and Applications,2015(2):224-229,264. |
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| Authors: | LU Huibin LI Dandan SUN Haiyan |
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| Affiliation: | LU Huibin;LI Dandan;SUN Haiyan;College of Information Science and Engineering, Yanshan University;The Key Laboratory for Special Fiber and Fiber Sensor of Hebei;Department of Mechanical and Electronic Engineering, Hebei Vocational & Technical College of Building Materials; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | chaotic time series prediction of chaos Back Propagation(BP)neural network particle swarm optimization |
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