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题名蝴蝶优化算法对大青杨生长速率预测模型的改进
被引量：1
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作者
管雪梅
周家名
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第2期506-511,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(32171691)
黑龙江省自然科学基金(LH2020C037)。
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文摘
为提高大青杨生长速率的预测精度,提出了一种基于改进的蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm, IBOA)与径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络结合的预测木材材性方法。通过使用佳点集法对标准蝴蝶算法中的种群进行初始化,将自适应切换频率和Levy飞行相结合进一步优化人工蝴蝶算法。构建出了新的IBOA-RBF神经网络木材材性预测模型,将得到的结果与其他几种算法优化的RBF神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于IBOA-RBF神经网络模型预测效果最好,收敛速度从37步降低到了23步,预测结果误差达到了5.72%,预测精度最高。可见,对蝴蝶算法的改进是可行的,且对相关人员定向培养大青杨起到较大的帮助。
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关键词
蝴蝶优化算法
佳点集法
自适应切换频率
Levy飞行
生长速率
大青杨
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Keywords
butterfly optimization algorithm
good point set method
adaptive switching frequency
Levy flight
growth rate
populus ussuriensis
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分类号
S781.29
[农业科学—木材科学与技术]
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