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李丹丹

作品数：1 被引量：22H指数：1
供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：河北省教育厅科研基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列预测
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇网络
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇混沌
  • 1篇混沌时间序列
  • 1篇混沌时间序列...
  • 1篇PSO优化
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 1篇河北建材职业...
  • 1篇燕山大学

作者

  • 1篇孙海艳
  • 1篇卢辉斌
  • 1篇李丹丹

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测被引量：22
2015年
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。
卢辉斌李丹丹孙海艳
关键词：混沌时间序列粒子群算法
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