基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用

• 作者: 卢博生 尹秀文 徐以山 曾碧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进粒子群算法 BP神经网络 降水量预报
• 年，卷（期）: 2009,（35）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 233-235
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.35.070

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾碧	广东工业大学计算机学院	106	646	12.0	19.0
2	尹秀文	广东工业大学计算机学院	3	48	2.0	3.0
3	卢博生	广东工业大学计算机学院	2	52	2.0	2.0
4	徐以山	广东工业大学计算机学院	2	48	2.0	2.0