DELTA势阱改进QPSO优化BP算法及其应用

于凤玲; 周扬; 陈建宏; 周汉陵

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为了改进BP算法预测性能,提出QPSO-BP模型.该模型采用DELTA势阱改进的量子粒子群（QPSO）算法优化BP网络的权值与阈值,然后利用各年的GDP数据进行训练和预测.结果表明：经过DELTA势阱改进的QPSO优化BP算法模型比PSO-BP模型和BP神经网络更稳定,预测精度更高且泛化能力更强.与文献中所用模型的运算结果相比较,这种改进模型运算结果的相对误差和平均误差更小,在准确性上也有一定的优势.

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来源
《中国科学院大学学报》 |2015年第3期|P.416-421|共6页
作者
于凤玲; 周扬; 陈建宏; 周汉陵;
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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
BP神经网络; PSO模型; QPSO模型; δ势阱; GDP;

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