针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优值的缺点,提出一种利用Alopex算法(algorithms of pattern extraction)和PSO算法结合的新算法,该算法将Alopex的步长取法加以改变,并加入了随机噪声,具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。...针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优值的缺点,提出一种利用Alopex算法(algorithms of pattern extraction)和PSO算法结合的新算法,该算法将Alopex的步长取法加以改变,并加入了随机噪声,具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。最终将算法应用于BP网络的权重和偏置量的优化计算,完成软测量的建模。结果表明改进型粒子群算法搜索效率明显提高,应用于软测量建模能提高模型的精确度,减少预测误差。展开更多
文摘针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优值的缺点,提出一种利用Alopex算法(algorithms of pattern extraction)和PSO算法结合的新算法,该算法将Alopex的步长取法加以改变,并加入了随机噪声,具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。最终将算法应用于BP网络的权重和偏置量的优化计算,完成软测量的建模。结果表明改进型粒子群算法搜索效率明显提高,应用于软测量建模能提高模型的精确度,减少预测误差。
