排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对入侵杂草算法易陷入局部最优、后期寻优精度较低等不足,提出一种差分进化入侵杂草(DEIWO)算法用于训练前向神经网络,结合入侵杂草算法的种群多样性和差分进化算法的启发式搜索等特质以增强算法的全局搜索能力和局部挖掘能力,建立基于DEIWO算法的神经网络预测模型.通过实例验证了本文改进的算法具有较好的寻优精度和收敛速度,预测模型可行和有效. 相似文献
2.
针对传统GM(1,1)模型的改进方法复杂、使用范围有限、预测精度不高等问题,本文对传统GM(1,1)模型的背景值进行理论分析并改进,用二次插值的方法重新构造背景值。在此基础上对原始数据通过滑动平均法进行初值预处理,给出改进的模型,最后运用其进行短期预测,仿真结果证明了此改进模型的有效性和可行性,为提高预测精度提供新的途径。 相似文献
1