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由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
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李伟 《石家庄铁路职业技术学院学报》2012,(2)
为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力 相似文献
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为提高超短期电力负荷预测的准确度,提出一种基于相似日和粒子群算法——轻量梯度提升机的超短期电力负荷预测方法.对初始数据集进行特征构建,并利用灰色关联法筛选出与待预测日关联度较高的历史日.使用粒子群优化算法对LightGBM算法进行参数寻优,构造PSO-LightGBM负荷预测模型.实验分析表明,相较于传统预测方法,该方法提高了电力负荷预测的精度,为电力系统稳定运行提供了保障. 相似文献
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针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透气性预测模型,采用粒子群优化算法对神经网络进行训练,提高预测模型的实时性;进而借助模糊分类器将预测子模型实现有机融合.最后实际运行结果表明,提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果. 相似文献
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传统的BP神经网络收敛速度慢,以及该算法的不完备性,易陷于局部极小,全局最优无法保证能收敛到等缺点.针对BP神经网络的缺陷,该文提出了遗传算法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,使得训练了BP神经网络预测模型得到了最优解.采用遗传算法优化BP神经网络的算法,并以此结合算法来研究非线性函数拟合的问题.从实验结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络的非线性函数拟合具有较强的收敛性和鲁棒性,并且有了更高的预测精度. 相似文献
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针对粒子群算法易陷入局部最优和寻优精度比较低等缺点,提出一种基于随机惯性权重和异步变化策略的学习因子的粒子群算法优化神经网络连接权重和阈值,并以此建立月降水预报建模研究.以广西桂北地区的月降水量实例分析,并与标准粒子群优化神经网络模型、随机权重的粒子群神经网络模型和神经网络模型对比,结果表明,该方法学习能力强和预测精度高,是一种有效的建模预报方法. 相似文献
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研究基于粒子群优化算法的长短期记忆神经网络模型构建方法及其在医院门诊管理中的应用,选取三甲医院中医慢病相关科室门诊量历史记录数据,构建基于长短期记忆神经网络的门诊量预测模型,借助粒子群优化算法对长短期记忆网络进行参数优化,并使用优化后的模型对门诊量进行预测。月度门诊量预测结果表明,经过粒子群优化的长短期记忆神经网络模型在测试集上的预测误差RMSE,相比未优化的模型减小了48.5%。粒子群优化算法能高效地优化预测模型,可使模型较好地预测出门诊量变化趋势,从而为医务人员门诊管理工作提供决策支持。 相似文献
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针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。 相似文献
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由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 相似文献
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准确的风电预测可以提高电网的稳定性和可靠性,优化风电发电计划,降低能源成本。为了提高短期电力负荷预测的精度,文章探讨了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法对LSTM的超参数及网络拓扑结构进行优化,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型。仿真结果表明,QPSO-LSTM模型较传统的LSTM模型预测精度更高,且具有更快的收敛速度。 相似文献
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针对干扰严重的两组分体系——As(Ⅲ)和As(Ⅴ)难以利用分光光度法实现同时测定的问题,采用粒子群优化算法训练多层前向神经网络权值,有效地克服了传统反向传播算法误差收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点。结果表明,基于PSO的神经网络方法显著增强了数据处理的准确性和稳定性。 相似文献
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微博热点话题预测是一类小样本、不确定性的复杂预测问题,传统线性方法不能刻画微博热点话题的变化规律,神经网络存在过拟合、泛化能力不强等缺陷.为了提高微博热点话题的预测精度,提出了一种改进量子粒子群(QPSO)算法优化LSSVM的微博热点话题预测模型(MQPSO-LSSVM).首先采用MQPSO算法优化LSSVM的参数,然后将优化后的LSSVM对微博热点话题变化趋势进行建模,最后选取具体微博热点话题数据进行仿真实验.实验结果表明,MQPSO-LSSVM提高了微博热点话题的预测精度,预测结果具有一定实用价值. 相似文献
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BP神经网络由于自身的缺陷,导致训练时间长且易于陷入局部极小点,易导致股指预测精度不高．将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,可改善它原有的缺陷,并用于对股指的预测．实验结果表明,与BP神经网络相比,基于粒子群优化的神经网络对股指的预测精度更高． 相似文献
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铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献
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针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2015,(11)
针对函数优化的非线性特点,在标准粒子群优化算法的基础上,提出了一种带自适应变异的粒子群优化算法.该算法对惯性权值进行参数设计,建立非线性递减策略曲线模型,通过设置校准系数,改变惯性权值的曲线变化率,使其随迭代过程进行自适应变化.通过在迭代初期选取较大的惯性权值,增强算法的局部寻优能力,加快算法收敛速度,而在迭代后期选取较小的惯性权值,提升算法的全局搜索性能.同时,在算法中引入变异机制,增加种群的多样性,从而更好地提升算法由局部到全局的开放式搜索能力.通过选择基准测试函数对几种算法进行性能测试,证明改进算法收敛速度快、精度高,总体性能优于对比算法. 相似文献