| 基于改进微粒群神经网络的油料储备预测 |
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| 引用本文： | 周庆忠,曾慧娥.基于改进微粒群神经网络的油料储备预测[J].计算机仿真,2013,30(9). |
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| 作者姓名： | 周庆忠 曾慧娥 |
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| 作者单位： | 1. 后勤工程学院,重庆,401311
2. 重庆科技学院,重庆,401311 |
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| 摘 要： | 根据油料储备历史数据样本进行油料储备预测,是实施油料保障有效举措.油料储备预测是具有不确定性、突变性的多变量复杂系统,预测难度大.为了解决采用传统预测法所存在的局限性,将微粒群优化算法与神经网络相融合,提出了改进微粒群神经网络的油料储备预测模型.利用神经网络自学习能力,捕捉预测系统非线性关系.将神经网络参数映射为实数码微粒,构造复合适应度函数.引入微粒距离系数,动态调整微粒速度和位置进化参数.借助微粒群优化算法较强全局搜索能力,训练神经网络参数,优化其结构,消除神经网络训练收敛慢、易陷入局部极值等现象.仿真实例表明,改进模型预测精确性评价指标良好,建模复杂度较低.
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| 关 键 词： | 油料储备 预测 微粒群优化 神经网络 |
Oil Reserves Forecast Based on Neural Network and Improved Particle Swarm Optimization |
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| ZHOU Qing-zhong
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ZENG Hui-e.Oil Reserves Forecast Based on Neural Network and Improved Particle Swarm Optimization[J].Computer Simulation,2013,30(9). |
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| Authors: | ZHOU Qing-zhong ZENG Hui-e |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Oil reserves Forecast Particle swarm optimization(PSO) Neural network(NN) |
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