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基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度. 相似文献
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拟蒙特卡罗粒子滤波算法(quasi-Monte-Carlo particle filter, QMC-PF)精度不高,运算复杂度大,难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求. 为此,提出一种基于BP神经网络的新型拟蒙特卡罗粒子滤波算法. 该算法将大权重粒子通过QMC分裂采样产生低差异性的子代粒子,以此来替代低权重粒子,保证了样本的有
效性和多样性;同时利用BP神经网络计算子代粒子的权重,提高了滤波的精度和速度;最后在不同的模型中进行仿真. 实验结果表明,与QMC-PF相比,所提出的算法提高了精度和运算速度,适用于雷达机动目标的跟踪. 相似文献
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提出一种基于粒子群优化算法的PID控制器设计方法,该方法定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,根据控制系统的实际要求对各指标项进行适当加权。采用带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,实现了PID控制器的自动参数整定。应用该方法得到的PID控制器综合性能优于常规方法得到的PID控制器。 相似文献
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为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法. 相似文献
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提出了一种能够利用云计算分布式计算特点以提高性能的粒子群优化算法.仿真实验表明,该算法不仅能利用云计算特征,而且算法在3种常见Benchmark函数测试中所找到的最小值平均比同等粒子群规模的标准粒子群算法低71%以上. 相似文献
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针对混合有源滤波器中无源滤波器设计过分依赖经验与无源滤波器优化能力不强的问题,提出改进粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)进行无源滤波器的多目标参数优化设计.对无源滤波器的成本,无功补偿容量及补偿后滤波效果3个目标全局优化.利用改进的粒子群对其参数进行了优化设计,使种群... 相似文献
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为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明:改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。 相似文献
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通过量子行为能增强粒子的全局寻优能力,引进了量子粒子群算法(QPSO),用于求解信赖域(TR)算法的子问题,并将这2种算法有效结合.数值实验表明,新算法具有良好的全局寻优能力,并有效提高收敛速度和避免早熟. 相似文献