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基于改进粒子群算法的多杂质水网络优化设计
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节能技术 2010年 第3期28卷 209-212页
作者： 王猛 尹洪超 大连理工大学能源动力学院 辽宁大连116023
本文运用多杂质用水网络超结构建立的MINLP模型,以最小新鲜水用量为目标,利用进出口浓度的约束条件和惩罚函数,并采用改进的粒子群算法求解该优化问题,最后通过两个实例验证了模型和方法的有效性,取得了较好的效果。
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改进自适应粒子群算法优化BP神经网络医院门诊量预测方法
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引用
电子技术与软件工程 2020年 第8期 156-158页
作者： 张标标 吴俊宏 马仕强 柯飚挺 浙江远图互联科技股份有限公司 浙江省杭州市310030 浙江理工大学自控系 浙江省杭州市310018
本文提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络预测门诊时序,具体地说,采用改进自适应粒子群对BP神经网络输入层权值与输出层进行迭代优化,训练BP神经网络模型,然后计算结果,并与标准粒子群算法优化BP神经网络以及传统BP神经网络模型... 详细信息
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