神经网络的粒子群优化算法及其在地震预测中的应用

• 作者: 田金文 谭毅华 阮海贵 鹿明明
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 粒子群优化算法 时间序列 地震预测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 155-157,290
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 字数: 4067字
• 语种: 中文

摘要

BP神经网络具有较强的非线性问题处理能力,是目前一种较好的用于时间序列预测的方法,然而它存在易于陷入局部极小值、收敛速度慢等不足.针对以上缺点,利用改进粒子群优化BP神经网络的权值与阈值,有效地增强了算法的全局搜索能力和提高了收敛速度.针对地震预测的应用,用改进粒子群优化的BP算法对四川地区最大震级时间序列进行预测,通过训练预测次年的最大震级.结果表明此方法优于未经优化的BP算法,具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田金文	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	248	2531	25.0	36.0
5	谭毅华	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	38	323	10.0	16.0
9	鹿明明	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	2	14	2.0	2.0
13	阮海贵	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	1	8	1.0	1.0