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基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法

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本发明涉及计算机应用工程技术领域，是一种基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法，按照下述步骤进行：步骤1：数据样本的表示；步骤2：数据的预处理；步骤3：RBF神经网络参数初始化；步骤4：利用二元粒子群优化算法确定隐含层神经元的数目和隐含层径向基核函数的中心；步骤5：初始化局部粒子群优化算法的各个参数。本发明所述的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法能够易于确定RBF神经网络模型隐含层神经元的数目，从而改善了RBF神经网络性能，提高了数据预测的精确度，同时，本发明中的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型具有模型复杂度低，鲁棒性强，可扩展性好的特点。

著录项

公开/公告号CN104361393B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-02-27

原文格式PDF
申请/专利权人华北电力大学;国家电网公司;国网新疆电力公司信息通信公司;
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申请/专利号CN201410451866.4
发明设计人李国栋;刘琳;宋志新;王晓磊;李凯;黄琳华;
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申请日2014-09-06
分类号G06N3/02(20060101);
代理机构65105 乌鲁木齐合纵专利商标事务所;
代理人周星莹;汤建武
地址 102200 北京市昌平区德外朱辛庄
入库时间 2022-08-23 10:07:34

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-02-27

授权

授权
2015-03-25

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/02 申请日:20140906

实质审查的生效
2015-02-18

公开

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