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| 基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用 | |
| 引用本文： | 崔吉峰,乞建勋,杨尚东.基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用[J].中南大学学报(自然科学版),2009,40(1). |
| 作者姓名： | 崔吉峰 乞建勋 杨尚东 |
| 作者单位： | 1. 华北电力大学,工商管理学院,北京,102206;国网运行有限公司,北京,100005 2. 华北电力大学,工商管理学院,北京,102206 3. 国网北京经济技术研究院,北京,100761 |
| 摘 要： | 针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性. |
| 关 键 词： | BP神经网络 粒子群算法 ARIMA模型 灰色理论 组合预测 |
Combined forecasting model based on BP improved by PSO and its application |
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| CUI Ji-feng,QI Jian-xun,YANG Shang-dong.Combined forecasting model based on BP improved by PSO and its application[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2009,40(1). | |
| Authors: | CUI Ji-feng QI Jian-xun YANG Shang-dong |
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| Keywords: | |
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