[发明专利]一种基于改进蚁群的BP神经网络二手车价格评估算法在审
| 申请号： | 201810825158.0 | 申请日： | 2018-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN109034898A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 杜鹏;孙宁;钱玉洁;石慧珠 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/08;G06N3/00;G06N3/06 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 丁涛 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于蚁群算法优化的BP神经网络二手车价格评估算法，选取三层BP神经网络为原型，采用改进的蚁群算法对BP神经网络的权值初始化过程进行优化，建立二手车价格评估模型，具体步骤如下步骤1：数据采集并预处理；步骤2：确定网络拓扑结构；步骤3：采用改进的蚁群算法对BP神经网络的权值初始化过程进行优化；步骤4：进一步训练优化后的BP神经网络对二手车价格进行预测。本发明提供一种基于蚁群优化的BP神经网络二手车价格评估算法，相比于传统算法，可以改善BP神经网络中易于陷入局部最优、收敛速度慢、引起振荡效应等缺陷，从而建立起一套具有实用价值的在线车辆价格评估系统。 | ||
| 搜索关键词： | 价格评估 蚁群算法 算法 初始化过程 优化 三层BP神经网络 价格评估系统 网络拓扑结构 预处理 改进 传统算法 数据采集 蚁群优化 在线车辆 振荡效应 蚁群 收敛 原型 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于蚁群算法改进的BP神经网络二手车价格评估算法，其特征在于，选取三层BP神经网络为原型，采用改进的蚁群算法对BP神经网络的权值初始化过程进行优化，建立二手车价格评估模型，具体步骤如下：步骤1：数据采集并预处理；步骤2：确定网络拓扑结构；步骤3：采用改进的蚁群算法对BP神经网络的权值初始化过程进行优化；步骤4：进一步训练优化后的BP神经网络对二手车价格进行预测。
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