基于改进的思维进化算法与BP神经网络的AQI预测

高帅; 胡红萍; 李洋; 白艳萍

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基于改进的思维进化算法与BP神经网络的AQI预测

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思维进化算法（MEA）的趋同和异化操作带有太多的随机性,公告板的信息不能得到充分利用,使得效率下降,出现重复搜索.为了避免MEA算法的这个缺点,借鉴遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的优点,提出改进的思维进化算法（MEA—PSO—GA）.利用MEA—PSO—GA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值进而预测太原的日常空气质量指数（AQI）.通过与MEA—BP算法,MEA—PSO—BP算法和MEA—GA—BP算法比较,实验结果表明,提出的MEA—PSO—GA—BP算法在预测精度、误差率和可靠性方面搜索速度更优,更易于实现AQI预测,具有较好的有效性和可行性,有一定的现实意义.

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来源
《数学的实践与认识》 |2018年第19期|151-157|共7页
作者
高帅; 胡红萍; 李洋; 白艳萍;
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作者单位

1. 中北大学理学院 2. 西安电子科技大学电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
思维进化算法; 粒子群优化算法; 遗传算法; BP神经网络; 空气质量预测;

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