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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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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 2 12 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (81)
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参考文献  (20)
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2020(2)
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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
双月刊
1000-1700
21-1134/S
大16开
沈阳市东陵路120号
1956
chi
出版文献量(篇)
3479
总下载数(次)
6
总被引数(次)
38738
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