改进粒子群优化BP神经网络的旅游客流量预测

• 作者: 于明涛 叶晓彤
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 旅游客流量预测 BP 神经网络 粒子群算法 非线性递减
• 年，卷（期）: 2015,（21）
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3989字
• 语种: 中文

摘要

旅游客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如 BP 神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化 BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析，通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少、简单有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶晓彤	四川理工学院网络信息管理中心	25	49	3.0	5.0
2	于明涛	四川理工学院自动化与电子信息学院	2	2	1.0	1.0