【摘 要】
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为解决灰色神经网络模型中参数不易确定的问题,提出改进的粒子群（IPSO）算法,寻找灰色神经网络的参数最优解。在寻优过程中引入一个速度阈值,当粒子的飞行速度小于给定阈值时,给
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国移动通信集团设计院有限公司,中国移动通信集团新疆有限公司
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为解决灰色神经网络模型中参数不易确定的问题,提出改进的粒子群（IPSO）算法,寻找灰色神经网络的参数最优解。在寻优过程中引入一个速度阈值,当粒子的飞行速度小于给定阈值时,给粒子施加一个加速动量,重新初始化粒子速度及位置。用训练好的网络预测两个地区的忙时话务量,与未改进的粒子群算法优化灰色神经网络（PSO-GNN）模型、灰色神经网络（GNN）模型、反向传播神经网络（BPNN）模型的预测结果比较,比较结果表明,改进的粒子群算法优化灰色神经网络（IPSO-GNN）模型提高了预测结果的精度。
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