论文研究-PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测.pdf
针对于BP神经网络预测模型，收敛速度慢，精度较低，容易陷入局部极小值等缺点，提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中，粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值，然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明，该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度，减少陷入局部极小的可能。
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