声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：丁飞,江铭炎
单位：山东大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266237
关键词：狮群算法,螺旋搜索,监督机制,BP神经网络,房价预测,
基金：国家自然科学基金资助项目(61771293);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF153);山东省重点资助项目(2019JZZY010111)
将狮群算法(lion swarm optimization, LSO)与海鸥算法的迁徙机制和螺旋搜索机制结合,增强算法的局部搜索能力;同时增加监督机制,提高算法的全局搜索能力。与粒子群算法和狮群算法对比,在常用的测试函数上验证改进狮群算法的优越性。采用改进后的狮群算法优化BP神经网络模型,对房屋价格预测问题进行研究,通过房屋的户型、面积等相关指标有效地对青岛市的二手房价格进行预测。改进后的狮群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化,提高BP神经网络的收敛速度和训练精度。试验结果表明,提出的螺旋搜索狮群和BP结合算法(spiral search lion swarm optimization-BP, SLSO-BP)模型在房价预测问题上预测效果更好。
来源：2021年第4期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。