改进自适应粒子群算法优化BP神经网络医院门诊量预测方法

本文提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络预测门诊时序,具体地说,采用改进自适应粒子群对BP神经网络输入层权值与输出层进行迭代优化,训练BP神经网络模型,然后计算结果,并与标准粒子群算法优化BP神经网络以及传统BP神经网络模型计算结果进行比较,预测精度得到明显提高,且数据迭代计算十分稳定,数据对比结果表明:改进粒子群优化BP神经网络模型能更好地预测医院门诊流量随着时间变化趋势。