【摘要】：針對粒子群優(yōu)化算法精度不高、容易陷入局部最優(yōu)、難以滿足房地產(chǎn)市場形勢需求的問題,提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并應(yīng)用于房地產(chǎn)市場預(yù)測中,該算法將混沌引入粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法權(quán)重和閾值的初始化與更新的過程,提高了初始樣本的質(zhì)量,減輕了局部極值現(xiàn)象,提高了算法的全局搜索能力,同時設(shè)置了躲避因子,使粒子一定程度上離開偏離真實值的區(qū)域。研究結(jié)果表明,提出的改進(jìn)算法可以提高粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和閾值的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the accuracy of particle swarm optimization algorithm is not high, it is easy to fall into local optimization, and it is difficult to meet the needs of real estate market situation, an improved particle swarm optimization neural network is proposed and applied to the prediction of real estate market. Chaos is introduced into the initialization and updating process of weight and threshold of particle swarm optimization neural network algorithm, which improves the quality of initial samples, reduces the local extremum phenomenon and improves the global search ability of the algorithm. At the same time, the avoidance factor is set to make the particles leave the region that deviates from the real value to a certain extent. The results show that the improved algorithm can improve the accuracy of particle swarm optimization neural network weight and threshold.
【作者單位】： 山東城市建設(shè)職業(yè)學(xué)院;南京理工大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61104109) 教育部博士點基金資助項目(20113219110027) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK2011703) 江蘇省科技支撐與自主創(chuàng)新基金資助項目(BE2012178)
【分類號】：F299.23;TP18

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8 沈琴婉;黃五群;陳天];張延p

本文編號：2476136