介紹了一種基于改進(jìn)的粒子群算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IBPPSO)來(lái)預(yù)測(cè)天氣情況。粒子群算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPPSO)彌補(bǔ)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)多,運(yùn)算速度慢的缺點(diǎn)。粒子群算法中學(xué)習(xí)因子(c1、c2)、慣性權(quán)重(w)設(shè)定為常數(shù),實(shí)際情況下,c1、c2、w隨迭代次數(shù)而變化。文章對(duì)粒子群算法進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn),對(duì)最佳位置的搜索從全局的大范圍漸漸向局部的小范圍轉(zhuǎn)變,既滿足了較大的全局搜索能力,又增加了小范圍局部搜索的精度。該方法應(yīng)用于上海虹橋機(jī)場(chǎng)近三年來(lái)12000組天氣情況數(shù)據(jù)。結(jié)果表明,IBPPSO預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和成功預(yù)測(cè)雨天概率兩方面都優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BPPSO。

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本文編號(hào)：4010758