改进粒子群优化神经网络及其在产品质量建模中的应用

• 作者: 云海滨 徐金梧 王建国 阳建宏
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 粒子群优化算法 产品质量模型 带钢热镀锌
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 控制与决策
• 页码范围: 1188-1193
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-053X.2008.10.021

摘要

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法. 使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证. 结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐金梧	北京科技大学机械工程学院	152	2579	27.0	46.0
2	阳建宏	北京科技大学机械工程学院	63	577	14.0	21.0
3	王建国	北京科技大学机械工程学院	112	350	8.0	11.0
5	云海滨	内蒙古科技大学机械工程学院	4	35	2.0	4.0