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基于微生物遗传算法的贝叶斯网络结构学习
被引量：
5
1
作者
武梦娇
刘继
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2020年第6期70-74,共5页
针对贝叶斯网络结构学习算法的学习效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进算法(MIC-MGA)。首先,利用最大信息系数得到初始种群;然后,利用微生物遗传算法中的选择、交叉和变异操作算子对初始种群进行优化。在学习过程中将贝叶斯...
针对贝叶斯网络结构学习算法的学习效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进算法(MIC-MGA)。首先,利用最大信息系数得到初始种群;然后,利用微生物遗传算法中的选择、交叉和变异操作算子对初始种群进行优化。在学习过程中将贝叶斯信息准则作为适应度函数,通过学习训练得到最终的贝叶斯网络结构。实验结果表明,对于小样本数据,新算法的学习性能较好,通过学习获得的网络结构更接近真实网络。
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关键词
微生物遗传算法
贝叶斯网络
结构学习
最大信息系数
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职称材料
基于改进野狗优化算法优化极限学习机的空调负荷预测方法
被引量：
2
2
作者
代广超
吴维敏
《制冷与空调（四川）》
2024年第3期320-329,共10页
针对目前短期空调负荷预测方法预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于微生物遗传算法(Microbial genetic algorithm,MGA)和野狗优化算法(Dingo optimization algorithm,DOA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的空调负荷...
针对目前短期空调负荷预测方法预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于微生物遗传算法(Microbial genetic algorithm,MGA)和野狗优化算法(Dingo optimization algorithm,DOA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的空调负荷预测模型。首先利用DOA优化ELM的输入权值和隐层阈值,建立DOA-ELM预测模型,利用MGA改进DOA-ELM模型的预测稳定性和预测精度,建立(Microbial genetic algorithm Dingo optimization algorithm-Extreme learning machine)MDOA-ELM预测模型。为降低预测模型的维度,通过灰色关联分析(GRA)筛选影响空调负荷的输入输出因素。为验证算法有效性,以某工厂中央空调系统为例进行实例分析。实验结果表明,所建负荷预测模型相较于对比模型预测精度高,稳定性好,因此可更好地满足工程实际需求。
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关键词
负荷预测
微生物遗传算法
野狗优化
算法
极限学习机
灰色关联分析
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职称材料
题名
基于微生物遗传算法的贝叶斯网络结构学习
被引量：
5
1
作者
武梦娇
刘继
机构
新疆财经大学统计与数据科学学院
出处
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2020年第6期70-74,共5页
基金
国家自然科学基金项目“新疆特色农产品线上市场中信任感知、再购买意愿及竞争策略研究”(71762028)
新疆维吾尔自治区社会科学基金项目“面向大数据的新疆网络舆情智能统计分析与预判机制研究”(19BTJ036)
新疆财经大学科研创新项目“基于贝叶斯网络的突发事件网络舆情危机态势预警研究——以‘新冠疫情’为例”(XJUFE2020K007)。
文摘
针对贝叶斯网络结构学习算法的学习效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进算法(MIC-MGA)。首先,利用最大信息系数得到初始种群;然后,利用微生物遗传算法中的选择、交叉和变异操作算子对初始种群进行优化。在学习过程中将贝叶斯信息准则作为适应度函数,通过学习训练得到最终的贝叶斯网络结构。实验结果表明,对于小样本数据,新算法的学习性能较好,通过学习获得的网络结构更接近真实网络。
关键词
微生物遗传算法
贝叶斯网络
结构学习
最大信息系数
Keywords
microbial genetic algorithm
Bayesian network
structure learning
maximum information coefficient
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进野狗优化算法优化极限学习机的空调负荷预测方法
被引量：
2
2
作者
代广超
吴维敏
机构
浙江大学工程师学院
浙江大学控制科学与工程学院
出处
《制冷与空调（四川）》
2024年第3期320-329,共10页
文摘
针对目前短期空调负荷预测方法预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于微生物遗传算法(Microbial genetic algorithm,MGA)和野狗优化算法(Dingo optimization algorithm,DOA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的空调负荷预测模型。首先利用DOA优化ELM的输入权值和隐层阈值,建立DOA-ELM预测模型,利用MGA改进DOA-ELM模型的预测稳定性和预测精度,建立(Microbial genetic algorithm Dingo optimization algorithm-Extreme learning machine)MDOA-ELM预测模型。为降低预测模型的维度,通过灰色关联分析(GRA)筛选影响空调负荷的输入输出因素。为验证算法有效性,以某工厂中央空调系统为例进行实例分析。实验结果表明,所建负荷预测模型相较于对比模型预测精度高,稳定性好,因此可更好地满足工程实际需求。
关键词
负荷预测
微生物遗传算法
野狗优化
算法
极限学习机
灰色关联分析
Keywords
Load Prediction
Microbial Genetic Algorithm
Dingo Optimization Algorithm
Extreme Learning Machine
Grey Relational Analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于微生物遗传算法的贝叶斯网络结构学习
武梦娇
刘继
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2020
5
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职称材料
2
基于改进野狗优化算法优化极限学习机的空调负荷预测方法
代广超
吴维敏
《制冷与空调（四川）》
2024
2
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