ISOA-BP组合优化氨氮预测模型
Journal of Qinghai Normal University(Natural Science Edition)（2020）
Abstract
由于易陷入局部最优,传统的BP神经网络在水体氨氮的预测中精度较低.而最近提出的海鸥优化算法的寻优性能较好,与BP神经网络结合使用可很好的克服其易陷入局部最优的缺点.本文主要研究BP神经网络在氨氮预测方面的问题,针对海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)本身的不足,提出一种利用混沌思想进行改进的思路,得到一种新的预测模型即改进海鸥优化算法(Improved Seagull Optimization Algorithm,ISOA)优化BP神经网络的模型.仿真结果表明,提出的改进算法在预测精度上有显著的提高,可更好地应用于实际中.
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