狼群算法优化神经网络的游客数量预测

摘要：

为提高BP神经网络模型对景区游客数量预测的准确度,提出一种基于狼群(WPA)算法优化BP神经网络的预测方法.狼群算法探索能力强,求解性能优,而且收敛速度快,能够实现BP网络初始权值及阈值的优化,提高BP网络预测模型的非线性拟合能力.用此WPA-BP预测方法对五大连池景区游客数量进行预测,并与GA-BP和PSO-BP预测方法比较.仿真结果表明该预测算法在寻优精度和收敛速度上表现较优,对景区游客数量预测具有更好的预测准确度.

关键词：游客数量预测、狼群算法、神经网络、优化

所属期刊栏目：37

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：山西省教育科学“十三五”规划2017年度课题GH-17068;运城学院教学改革研究专项项目JGZX10;运城学院校级科研项目CY-2019037

在线出版日期：2020-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36