《表1 预测结果Tab.1 Prediction Results》
mm
将获得的最佳网络参数(a,b1,b2,b3,b4,b5)代入预测模型中进行样本训练,预测结果如表1所示。为了凸显MFOA-GNNM的预测性能,本文加入粒子群优化算法优化的灰色神经网络(PSO-GNNM),与标准的灰色神经网络模型(GNNM)预测结果作比较。PSO-GNNM在种群数量、迭代次数等参数设置上和MFOA-GNNM基本一样。
图表编号 | XD007874500 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2018.02.20 |
作者 | 杨帆、王小兵、邵阳 |
绘制单位 | 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院、辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院、辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院、辽宁工程技术大学外语系 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |