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期刊文章详细信息

改进粒子群优化BP神经网络的旅游客流量预测    

Prediction for tourist traffic based on improved particle swarm optimization BP neural network

  

文献类型:期刊文章

作  者:于明涛[1] 叶晓彤[2]

机构地区:[1]四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000 [2]四川理工学院网络信息管理中心,四川自贡643000

出  处:《微型机与应用》

基  金:四川省智慧旅游研究基地重点项目(ZHZ14-04)

年  份:2015

卷  号:34

期  号:21

起止页码:51-54

语  种:中文

收录情况:JST、普通刊

摘  要:旅游客流量受多种因素影响,传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律,人工智能方法如BP神经网络,其结构的选择过多依赖经验,基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络,通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析,通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真,可知改进后的方法提高了预测结果的准确度,并且涉及参数少、简单有效。

关 键 词:旅游客流量预测  BP神经网络 粒子群算法 非线性递减  

分 类 号:TP183]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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