改进遗传算法优化BP神经网络的旅游景区日客流量预测

被引：74

作者：

宋国峰 ^{[1
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梁昌勇 ^{[1
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梁焱 ^{[3
]}

赵树平 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 合肥工业大学管理学院

[2] 过程优化与智能决策教育部重点实验室

[3] 黄山风景区管委会信息中心

来源：

小型微型计算机系统 | 2014年 / 35卷 / 09期

关键词：

景区日客流量预测; BP神经网络; 遗传算法; 多层阶梯结构染色体;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的预测方法.通过设计多层阶梯结构染色体,改进编码方式、适应度函数和遗传算子,引入自适应交叉、变异概率,实现对BP神经网络网络结构和初始网络权重的同步全局优化,提高BP神经网络预测模型的非线性学习和泛化能力.将该预测方法应用到黄山风景区日客流量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法对旅游景区日客流量具有更好的非线性拟合能力和预测准确性.

引用

页码：2136 / 2141

页数：6

共 7 条

[1]

改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测 [J].