本文關(guān)鍵詞： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工蜂群 移動用戶行為 分析預(yù)測 Matlab　出處：《沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：如何根據(jù)不同的用戶行為,來為移動用戶提供精準的個性化服務(wù)是目前移動應(yīng)用服務(wù)開發(fā)技術(shù)發(fā)展的主流。為解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法收斂速度慢及預(yù)測不準確問題,提出基于人工蜂群算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。為測試改進后算法的準確性,采用Matlab編程進行試驗仿真,通過黑盒子測試方法輸出預(yù)測的用戶行為和實際的用戶行為。在18次預(yù)測中只有2次預(yù)測失敗,預(yù)測成功率達80%以上。為了驗證改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的效率,采用初始總?cè)簲?shù)為1000,進行了收斂性測試。試驗結(jié)果表明:基于人工蜂群算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效的提高移動用戶行為分析的效率和準確性,對在使用移動用戶行為分析模型構(gòu)建過程中,準確定位用戶上網(wǎng)需求,提升企業(yè)在營銷中的競爭力具有非常重要的意義。
[Abstract]:In order to solve the problem of slow convergence and inaccurate prediction of BP neural network modeling algorithm, how to provide accurate personalized service for mobile users according to different user behavior is the mainstream of mobile application service development at present. An improved BP neural network algorithm based on artificial bee colony algorithm is proposed. In order to test the accuracy of the improved algorithm, Matlab programming is used to carry out the experimental simulation. In order to verify the efficiency of the improved BP neural network algorithm, the predicted user behavior and actual user behavior were outputted by the black box test method. Only two of the 18 predictions failed, and the prediction success rate was over 80%. The convergence test is carried out with the initial total number of clusters 1000. The experimental results show that the improved BP neural network algorithm based on artificial bee colony algorithm can effectively improve the efficiency and accuracy of mobile user behavior analysis. It is of great significance in the process of building mobile user behavior analysis model to accurately locate users' needs on the Internet and enhance the competitiveness of enterprises in marketing.
【作者單位】： 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;中國移動通信集團遼寧有限公司;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2012BAJ26B00) 北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心開放課題項目(2013)
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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7 張波;巫莉莉;周敏;;基于Web使用挖掘的用戶行為分析[J];計算機科學(xué);2006年08期

8 許麗佳;黃建國;王厚軍;龍兵;;混合優(yōu)化的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2009年05期

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4 程科,王士同,楊靜宇;新型模糊形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2004年21期

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6 許進;保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋用預(yù)報應(yīng)用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

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9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

10 張廣遠;萬強;曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

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2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計算機世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學(xué)計算機系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻懷;干細胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達國際先進水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

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1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 曾U喺，

本文編號：1549859