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基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法
被引量：
6
1
作者
罗海艳
杨勇
+1 位作者
王珏
于海龙
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期757-761,共5页
如何根据不同的用户行为,来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决BP神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题,提出基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法。为测试改进后算法的准确性,采用Ma...
如何根据不同的用户行为,来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决BP神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题,提出基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法。为测试改进后算法的准确性,采用Matlab编程进行试验仿真,通过黑盒子测试方法输出预测的用户行为和实际的用户行为。在18次预测中只有2次预测失败,预测成功率达80%以上。为了验证改进的BP神经网络算法的效率,采用初始总群数为1000,进行了收敛性测试。试验结果表明:基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法可以有效的提高移动用户行为分析的效率和准确性,对在使用移动用户行为分析模型构建过程中,准确定位用户上网需求,提升企业在营销中的竞争力具有非常重要的意义。
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关键词
BP神经网络
人工蜂群
移动用户行为
分析预测
MATLAB
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职称材料
题名
基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法
被引量：
6
1
作者
罗海艳
杨勇
王珏
于海龙
机构
沈阳农业大学信息与电气工程学院
中国移动通信集团辽宁有限公司
出处
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期757-761,共5页
基金
国家科技支撑计划项目(2012BAJ26B00)
北京农业信息技术研究中心开放课题项目(2013)
文摘
如何根据不同的用户行为,来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决BP神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题,提出基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法。为测试改进后算法的准确性,采用Matlab编程进行试验仿真,通过黑盒子测试方法输出预测的用户行为和实际的用户行为。在18次预测中只有2次预测失败,预测成功率达80%以上。为了验证改进的BP神经网络算法的效率,采用初始总群数为1000,进行了收敛性测试。试验结果表明:基于人工蜂群算法改进的BP神经网络算法可以有效的提高移动用户行为分析的效率和准确性,对在使用移动用户行为分析模型构建过程中,准确定位用户上网需求,提升企业在营销中的竞争力具有非常重要的意义。
关键词
BP神经网络
人工蜂群
移动用户行为
分析预测
MATLAB
Keywords
BP neural network
artificial bee colony
mobile user behavior
analysis and forecasting
Matlab
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法
罗海艳
杨勇
王珏
于海龙
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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