改进BP神经网络在机票销售量预测中的应用

摘要：

为解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,使其能够更加准确地预测机票销售量,提出一种自适应和声算法(HS)与遗传算法(GA)的混合优化算法(GA_ HS).调整和声算法中的微调概率(PAR)和音调微调带宽(bw),使其具有自适应性,在更新和声种群过程中引入遗传算法的交叉、变异操作,利用GA_ HS算法优化BP神经网络权值和阈值,提升BP神经网络的性能.建立4种模型完成机票销售量的预测对比实验,实验结果表明,GA_ HS算法优化的BP神经网络对机票销售量预测具有更好的准确性.

关键词：BP神经网络、和声算法、机票销售量预测、遗传算法、自适应

所属期刊栏目：39

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目71473034

在线出版日期：2019-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3722-3727