计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (35): 233-235.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.35.070
徐以山,曾 碧,尹秀文,卢博生
XU Yi-shan,ZENG Bi,YIN Xiu-wen,LU Bo-sheng
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。
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