【摘 要】
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为解决传统算法收敛速度慢、精度低的问题,提出一种改进粒子群算法（improved particle swarm optimization, IPSO）,通过在寻优过程中动态调整惯性因子ω和加速因子c1和c2,提高
【机 构】
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山东理工大学机械工程学院; 山博安吉富齿轮电机有限公司;
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2013FM005);淄博市科学技术发展计划资助项目(No.JY20151587)
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为解决传统算法收敛速度慢、精度低的问题,提出一种改进粒子群算法（improved particle swarm optimization, IPSO）,通过在寻优过程中动态调整惯性因子ω和加速因子c1和c2,提高算法的寻优效率;利用改进算法优化BP（back propagation）网络的权值和阈值,建立尾矿坝地下水位预测模型,结合实例数据对预测模型进行验证。研究结果表明,改进算法的收敛速度得到改善,预测模型对坝体地下水位的预测精度得到提高。
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