【摘 要】
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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
【机 构】
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山东大学信息科学与工程学院,山东 青岛266237
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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.
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