基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

张玲; 王玲; 吴桐

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基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

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针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型.这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题.同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力.实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度.

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来源
《计算机应用》 |2014年第3期|775-779|共5页
作者
张玲; 王玲; 吴桐;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

长沙410082;

湖南大学电气与信息工程学院;

长沙410082;

湖南大学电气与信息工程学院;

长沙410082;

63893部队;

河南洛阳471000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
热舒适度; 预测; 反向传播神经网络; 粒子群优化算法; 模型;

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