上海大学

上海大学

200444上海市宝山区上大路99号

发明专利

201510612755.1

2015.12.23

本发明提供一种基于粒子群优化反向传播神经网络的脉动风速预测方法，其包括四个步骤。为改进传统网络的收敛速度慢、陷入局部最优的缺陷，本发明从学习规则、连接权值出发，使用PSO对反向传播神经网络进行优化，将神经网络的权值和偏置映射为粒子，并选择反向传播预测模型的均方误差作为适应度函数。数值模拟结果显示，通过PSO优化的反向传播经网络预测模型的预测精度可以得到进一步提高，说明将反向传播算法应用于BP神经网络预测模型的优化是可行的，可以作为脉动风速预测的一种有效地方法。