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基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法
基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法
作者:
于海龙
杨勇
王珏
罗海艳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
人工蜂群
移动用户行为
分析预测
Matlab
摘要:
如何根据不同的用户行为,来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决BP神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题,提出基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法。为测试改进后算法的准确性,采用Matlab编程进行试验仿真,通过黑盒子测试方法输出预测的用户行为和实际的用户行为。在18次预测中只有2次预测失败,预测成功率达80%以上。为了验证改进的BP神经网络算法的效率,采用初始总群数为1000,进行了收敛性测试。试验结果表明:基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法可以有效的提高移动用户行为分析的效率和准确性,对在使用移动用户行为分析模型构建过程中,准确定位用户上网需求,提升企业在营销中的竞争力具有非常重要的意义。
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BP神经网络
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移动模型
高斯-马尔可夫
速度预测
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内容分析
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引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法
来源期刊
沈阳农业大学学报
学科
工学
关键词
BP神经网络
人工蜂群
移动用户行为
分析预测
Matlab
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
研究简报
研究方向
页码范围
121-125
页数
5页
分类号
TP311.52
字数
3460字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-1700.2015.06.020
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
杨勇
沈阳农业大学信息与电气工程学院
64
241
9.0
11.0
2
王珏
沈阳农业大学信息与电气工程学院
26
96
6.0
9.0
3
罗海艳
沈阳农业大学信息与电气工程学院
19
31
3.0
5.0
4
于海龙
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二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
人工蜂群
移动用户行为
分析预测
Matlab
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳农业大学学报
主办单位:
沈阳农业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-1700
CN:
21-1134/S
开本:
大16开
出版地:
沈阳市东陵路120号
邮发代号:
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
3479
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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