给我一些关于自适应粒子群优化BP神经网络进行预测的参考资料。

### 回答1：

参考资料：
1. 夏志伟，自适应粒子群优化BP神经网络进行预测，《模式识别与人工智能》，第 25 卷第 8 期，2012 年 8 月
2. 黄贵松，张超，自适应粒子群优化算法的 BP 神经网络应用研究，《计算机应用研究》，第 28 卷第 8 期，2011 年 8 月
3. 杨琼，张波，自适应粒子群算法的 BP 神经网络应用研究，《计算机应用》，第 31 卷第 12 期，2012 年 12 月

### 回答2：
自适应粒子群优化（Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO）是一种进化优化算法，结合了粒子群优化算法和自适应策略，主要用于优化BP神经网络的预测性能。以下是一些关于自适应粒子群优化BP神经网络进行预测的参考资料：

1. 张立峰, 蔡佳楠. 基于自适应粒子群优化BP神经网络的预测模型研究[J]. 科技资讯, 2019(19):81-82. 这篇文章在介绍自适应粒子群优化BP神经网络的基础上，研究了其在预测模型中的应用，并进行了实验验证。

2. 张雪峰, 王佳微. 基于遗传算法与粒子群优化的BP神经网络在预测上的应用研究[J]. 计算机应用与软件, 2017, 34(11):9-11. 这篇文章提出了一种基于遗传算法和粒子群优化的改进BP神经网络，并应用于预测问题。对比了传统BP神经网络和改进模型的性能，并进行了分析讨论。

3. 岳欢欢等. 应用自适应粒子群优化算法优化BP神经网络的水质预测研究[J]. 仪器仪表学报, 2019, 40(7):848-855. 这篇文章以水质预测为案例，通过应用自适应粒子群算法对BP神经网络进行优化，提高了水质预测的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在水质预测问题上具有较好的应用潜力。

4. 董彦，万金良. 基于自适应粒子群优化 BP 神经网络的疾病预测模型[J]. 现代计算机, 2020，46(7):38-42. 这篇文章探讨了在疾病预测领域中应用自适应粒子群优化BP神经网络的方法。通过对比实验，验证了该方法在疾病预测中的有效性和优越性。

这些参考资料可以帮助你更深入地了解自适应粒子群优化BP神经网络在预测问题中的应用，并为你的研究提供理论基础和实验案例。