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基于SAPSO算法优化Elman神经网络的话务量预测
被引量:
3
1
作者
俞秀
婷
覃锡忠
+3 位作者
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期36-38,42,共4页
文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优...
文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优解,并对具有动态递归性能的Elman神经网络进行学习训练,这样就能对忙时话务量进行预测。结果表明,与传统Elman神经网络和PSO-Elman神经网络相比,基于模拟退火粒子群算法训练的神经网络具有更高的预测精度和良好的自适应性。
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关键词
模拟退火
粒子群算法
ELMAN神经网络
话务量预测
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职称材料
基于改进的PSO算法优化灰色神经网络的话务量预测
被引量:
3
2
作者
俞秀
婷
覃锡忠
+3 位作者
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第11期2902-2905,2947,共5页
为解决灰色神经网络模型中参数不易确定的问题,提出改进的粒子群(IPSO)算法,寻找灰色神经网络的参数最优解。在寻优过程中引入一个速度阈值,当粒子的飞行速度小于给定阈值时,给粒子施加一个加速动量,重新初始化粒子速度及位置。用训练...
为解决灰色神经网络模型中参数不易确定的问题,提出改进的粒子群(IPSO)算法,寻找灰色神经网络的参数最优解。在寻优过程中引入一个速度阈值,当粒子的飞行速度小于给定阈值时,给粒子施加一个加速动量,重新初始化粒子速度及位置。用训练好的网络预测两个地区的忙时话务量,与未改进的粒子群算法优化灰色神经网络(PSO-GNN)模型、灰色神经网络(GNN)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型的预测结果比较,比较结果表明,改进的粒子群算法优化灰色神经网络(IPSO-GNN)模型提高了预测结果的精度。
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关键词
粒子群算法
灰色神经网络
加速动量
速度阈值
话务量预测
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职称材料
题名
基于SAPSO算法优化Elman神经网络的话务量预测
被引量:
3
1
作者
俞秀
婷
覃锡忠
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团设计院有限公司
中国移动通信集团新疆有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期36-38,42,共4页
基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(项目编号:XJM2013-01)
文摘
文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优解,并对具有动态递归性能的Elman神经网络进行学习训练,这样就能对忙时话务量进行预测。结果表明,与传统Elman神经网络和PSO-Elman神经网络相比,基于模拟退火粒子群算法训练的神经网络具有更高的预测精度和良好的自适应性。
关键词
模拟退火
粒子群算法
ELMAN神经网络
话务量预测
Keywords
Simulated annealing
Particle swarm optimization
Elman neural network
Traffic prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于改进的PSO算法优化灰色神经网络的话务量预测
被引量:
3
2
作者
俞秀
婷
覃锡忠
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团设计院有限公司
中国移动通信集团新疆有限公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第11期2902-2905,2947,共5页
基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(XJM2013-2788)
文摘
为解决灰色神经网络模型中参数不易确定的问题,提出改进的粒子群(IPSO)算法,寻找灰色神经网络的参数最优解。在寻优过程中引入一个速度阈值,当粒子的飞行速度小于给定阈值时,给粒子施加一个加速动量,重新初始化粒子速度及位置。用训练好的网络预测两个地区的忙时话务量,与未改进的粒子群算法优化灰色神经网络(PSO-GNN)模型、灰色神经网络(GNN)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型的预测结果比较,比较结果表明,改进的粒子群算法优化灰色神经网络(IPSO-GNN)模型提高了预测结果的精度。
关键词
粒子群算法
灰色神经网络
加速动量
速度阈值
话务量预测
Keywords
particle swarm optimization
gray neural network
accelerating momentum
speed threshold
traffic forecast
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于SAPSO算法优化Elman神经网络的话务量预测
俞秀
婷
覃锡忠
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014
3
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职称材料
2
基于改进的PSO算法优化灰色神经网络的话务量预测
俞秀
婷
覃锡忠
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
3
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职称材料
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