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论文使用MCPSO（群合作粒子群算法）的全局随机优化能力修正了传统BP神经网络的收敛速度过慢，容易出现局部最小值的缺点，并结合长沙第八水厂的供水量数据，使用优化后的BP网络进行日用水量的预测，结果表明优化后的BP算法在减少迭代次数和预测准确性方面都有非常大的提升。
MCPSO优化BP-NN在日用水量预测中的应用
【摘 要】
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论文使用MCPSO（群合作粒子群算法）的全局随机优化能力修正了传统BP神经网络的收敛速度过慢，容易出现局部最小值的缺点，并结合长沙第八水厂的供水量数据，使用优化后的BP网络进行日
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年9期
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