【摘 要】
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针对粒子群优化算法易陷入局部极小值问题,改进学习因子使其自适应调整,并与具有良好全局搜索能力的模拟退火算法结合,充分利用两种算法各自的优点,同时结合小波分析去噪,优
【机 构】
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济南大学信息科学与工程学院,山东潍坊市勘察测绘研究院,济南大学土木建筑学院,
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针对粒子群优化算法易陷入局部极小值问题,改进学习因子使其自适应调整,并与具有良好全局搜索能力的模拟退火算法结合,充分利用两种算法各自的优点,同时结合小波分析去噪,优化神经网络参数,对地基累计沉降数据进行预测,并与标准粒子群优化算法做了对比,实验表明两种方法的结合具有良好的全局和局部搜索能力,预测精度高。
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