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李雪

作品数：4 被引量：10H指数：2
供职机构：浙江海洋学院数理与信息学院更多>>
发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

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机构

  • 4篇浙江海洋学院

作者

  • 4篇年浩
  • 4篇顾沈明
  • 4篇李雪

传媒

  • 2篇闽南师范大学...

年份

  • 2篇2014
  • 2篇2013
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于蚁群优化的BP神经网络对于水质预测的应用
分析某水域连续三年的水质数据，建立了基于蚁群算法优化的BP神经网络的水质预测模型，其目的是预测该水域中其主要污染指标CODMn的含量并验证蚁群算法是否改善了原BP神经网络的水质预测水平，因此还利用了原BP神经网络对该水域...
年浩顾沈明李雪
关键词：蚁群算法BP神经网络水质预测
改进粒子群算法优化BP神经网络的粮食产量预测
应用改进后的粒子群算法对粮食产量的预测模型进行研究。首先，对影响粮食产量相关因素的原始数据进行了标准化处理，并且建立了BP神经网络模型和粒子群算法优化BP神经网络的模型。其次，通过对比与分析实验在训练过程中存在的不足，采...
李雪顾沈明年浩
关键词：BP神经网络粒子群算法粮食产量
改进粒子群算法优化BP神经网络的粮食产量预测被引量：7
2014年
本文应用改进后的粒子群算法对粮食产量的预测模型进行研究.首先,对影响粮食产量相关因素的原始数据进行了标准化处理,并且建立了BP神经网络模型和粒子群算法优化BP神经网络的模型.其次,通过对比与分析实验在训练过程中存在的不足,采用了一种改进粒子群算法中的加速度因子和惯性权重的方法,并建立了仿真模型.最后获得了有关粮食产量的预测数据.
李雪顾沈明年浩
关键词：BP神经网络粒子群算法粮食产量
基于蚁群优化的BP神经网络对于水质预测的应用被引量：3
2014年
分析某水域连续三年的水质数据,建立了基于蚁群算法优化的BP神经网络的水质预测模型,其目的是预测该水域中其主要污染指标CODMn的含量并验证蚁群算法是否改善了原BP神经网络的水质预测水平.因此还利用了原BP神经网络对该水域中CODMn物质含量进行了预测,并比较分析了两种预测的实验结果.
年浩顾沈明李雪
关键词：蚁群算法BP神经网络水质预测
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