狼群算法优化神经网络的游客数量预测

Prediction for Daily Tourist Quantity Based on Wolf Pack Algorithm Optimized Neural Network

为提高BP神经网络模型对景区游客数量预测的准确度,提出一种基于狼群(WPA)算法优化BP神经网络的预测方法。狼群算法探索能力强,求解性能优,而且收敛速度快,能够实现BP网络初始权值及阈值的优化,提高BP网络预测模型的非线性拟合能力。用此WPA-BP预测方法对五大连池景区游客数量进行预测,并与GA-BP和PSO-BP预测方法比较。仿真结果表明该预测算法在寻优精度和收敛速度上表现较优,对景区游客数量预测具有更好的预测准确度。