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基于改进微粒群神经网络的油料储备预测

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根据油料储备历史数据样本进行油料储备预测,是实施油料保障有效举措.油料储备预测是具有不确定性、突变性的多变量复杂系统,预测难度大.为了解决采用传统预测法所存在的局限性,将微粒群优化算法与神经网络相融合,提出了改进微粒群神经网络的油料储备预测模型.利用神经网络自学习能力,捕捉预测系统非线性关系.将神经网络参数映射为实数码微粒,构造复合适应度函数.引入微粒距离系数,动态调整微粒速度和位置进化参数.借助微粒群优化算法较强全局搜索能力,训练神经网络参数,优化其结构,消除神经网络训练收敛慢、易陷入局部极值等现象.仿真实例表明,改进模型预测精确性评价指标良好,建模复杂度较低.

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来源
《中国计算机用户协会仿真应用分会成立三十周年庆祝大会暨2013全国仿真技术学术会议》|2013年|314-317339|共5页
会议地点呼和浩特
作者
ZHOU Qing-zhong; 周庆忠; ZENG Hui-e; 曾慧娥;
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作者单位

中国系统仿真学会;

中国计算机用户协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类油气储存;
关键词
油料储备; 预测模型; 微粒群算法; 神经网络;

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