| 基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型 |
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| 引用本文： | 屈迟文,傅彦铭,戴 俊.基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型[J].西南师范大学学报(自然科学版),2014,39(1):131-136. |
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| 作者姓名： | 屈迟文 傅彦铭 戴 俊 |
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| 作者单位： | 1. 百色学院数学与计算机信息工程系,广西百色533000;2. 广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004;
3. 百色学院经济管理系,广西百色533000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61063046/F020805)资助;广西高校科研项目(2013YB247);百色学院一般科技项目(No.2010KB16). |
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| 摘 要： | 为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络
的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,
并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该
方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的
灰色神经网络等方法.
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| 关 键 词： | 灰色神经网络 CS优化算法 预测精度 |
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