《表2 DEGWO算法参数及对应符号》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《新型消费者信心预测指数的模型设计——基于DEGWO差分算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

BP神经网络虽然具备能够计算非线性方程，根据误差逆向迭代的诸多特点，但该方法也存在一定缺陷，如迭代速度较慢、初始权值对系统精度影响较大和对算力要求较高。鉴于此，本文纳入邹鸿飞和王建州（2019）所改进的DEGWO算法[3]。该算法结合灰狼算法和差分进化算法，且具有收敛速度快、计算精度高的特点。DEGWO算法首先需要设定算法参数，对应参数及符号如表2所示。