网络模型

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 0 引言 随...

河西地区风速变化特征及风能预测方法研究河西地区风速变化特征及风能预测方法研究 第25卷第3期2009年3月电网与清洁能源PowerSystemandCleanEnergyVol25No3Mar2009文章编号1674-3814200903-0053-04中图分类号TM614文献标志码A风电场风速预测模型研究陶玉飞1李伟宏1杨喜峰21北京木联能软件技术有限公司北京1000852水电水利规划设计总院北京100011WindSpeedForecastModelforWindFarm...