基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究  

A BP Neural Network Prediction Method Based on Particle Swarm Optimization and Its Application

作　　者：黄丽君[1] 郭文忠[2] 

机构地区：[1]福建工程学院经济管理系,福建福州350014 [2]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350002

出　　处：《漳州师范学院学报（自然科学版）》2008年第1期32-35,共4页Journal of ZhangZhou Teachers College（Natural Science)

基　　金：教育部科学技术研究重点项目(206073);福建省自然科学基金项目(A0610012)

摘　　要：本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.This paper advances a BP neural network prediction method based on particle swarm optimization（PSO）.It uses PSO to reach global optimization of BP neural network’s weight value and threshold value,and applies the method in economic performance prediction.Experiment results show that this method can overcome the inherent shortage of the traditional BP network and effectively improve the accuracy of situation prediction.

关 键 词：经济预测 粒子群优化 BP网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F124[自动化与计算机技术—控制科学与工程]