【摘 要】
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根据油料储备历史数据样本进行油料储备预测,是实施油料保障有效举措。油料储备预测是具有不确定性、突变性的多变量复杂系统,预测难度大。为了解决采用传统预测法所存在的局
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根据油料储备历史数据样本进行油料储备预测,是实施油料保障有效举措。油料储备预测是具有不确定性、突变性的多变量复杂系统,预测难度大。为了解决采用传统预测法所存在的局限性,将微粒群优化算法与神经网络相融合,提出了改进微粒群神经网络的油料储备预测模型。利用神经网络自学习能力,捕捉预测系统非线性关系。将神经网络参数映射为实数码微粒,构造复合适应度函数。引入微粒距离系数,动态调整微粒速度和位置进化参数。借助微粒群优化算法较强全局搜索能力,训练神经网络参数,优化其结构,消除神经网络训练收敛慢、易陷入局部极值等现象。仿真实例表明,改进模型预测精确性评价指标良好,建模复杂度较低。
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