| 基于PSO优化的灰色神经网络预测算法的研究 |
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| 引用本文： | 江敏,钱磊,苏学满.基于PSO优化的灰色神经网络预测算法的研究[J].宁夏师范学院学报,2013,34(3):54-60. |
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| 作者姓名： | 江敏 钱磊 苏学满 |
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| 作者单位： | 1. 中国电子科技集团第四十三研究所信息办,安徽合肥,230088
2. 安徽工程大学机器与汽车工程学院,安徽芜湖,241000 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 粒子群优化 灰色模型 神经网络 |
Research on Prediction of Grey Neural Network Algorithm Based on PSO Algorithm |
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| JIANG Min
,
QIAN Lei
,
SU XueMan.Research on Prediction of Grey Neural Network Algorithm Based on PSO Algorithm[J].Journal of Ningxia Teachers College,2013,34(3):54-60. |
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| Authors: | JIANG Min QIAN Lei SU XueMan |
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| Institution: | JIANG Min;QIAN Lei;SU XueMan;China Electronics Technology Group Corporation No. 43 Research Institute,Confidentiality and Information Office;Anhui Polytechnic University Machinery and Automotive Engineering College; |
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