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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
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作者
俞秀婷
覃锡忠
贾振红
傅云瑾
曹传玲
常春
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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
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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
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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)
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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。
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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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Keywords
particle swarm optimization
gray neural network
accelerating momentum
speed threshold
traffic forecast
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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