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改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用
被引量：
11
1
作者
江雨燕
傅杰
+2 位作者
甘如美江
孙雨辰
王付宇
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1569-1580,共12页
针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局...
针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。
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关键词
环境学
PM_(2.5)质量浓度预测
改进灰狼算法(GWO)
梯度提升树算法(GBDT)
莱维(Levy)飞行
霍尔顿序列(
halton
sequence
)
粒子群算法(PSO)
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职称材料
基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测
被引量：
3
2
作者
李若晨
肖人彬
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期1-11,共11页
为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸...
为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸鱼优化算法中的螺旋改进围攻机制,增强狼群的局部搜索能力;引入记忆力机制,使用双向记忆种群增加狼群协同合作能力,将改进后的狼群算法应用到LSTM神经网络的超参数预测。采用“新冠疫情”和“食品安全”等关键词作为实例,证明了IWPA-LSTM神经网络舆情演化预测模型具有良好的准确性和普适性,适用于多种舆情演化的预测。
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关键词
舆情演化预测
狼群算法
LSTM神经网络
halton
sequence
正弦扰动
鲸鱼螺旋围攻机制
记忆力机制
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职称材料
题名
改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用
被引量：
11
1
作者
江雨燕
傅杰
甘如美江
孙雨辰
王付宇
机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室
安徽工业大学电气与信息工程学院
湖北大学商学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1569-1580,共12页
基金
国家自然科学基金项目(72274001,71872002)
安徽省教育厅重点实验室开放课题项目(CS2022-ZD02)
安徽省高校人文社科研究重大项目(SK2020ZD16)。
文摘
针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。
关键词
环境学
PM_(2.5)质量浓度预测
改进灰狼算法(GWO)
梯度提升树算法(GBDT)
莱维(Levy)飞行
霍尔顿序列(
halton
sequence
)
粒子群算法(PSO)
Keywords
environmentalology
PM_(2.5)mass concentration prediction
improved Grey Wolf Optimization(GWO)algorithm
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)algorithm
Levy flight
halton sequence
Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测
被引量：
3
2
作者
李若晨
肖人彬
机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
出处
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期1-11,共11页
基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101200)。
文摘
为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸鱼优化算法中的螺旋改进围攻机制,增强狼群的局部搜索能力;引入记忆力机制,使用双向记忆种群增加狼群协同合作能力,将改进后的狼群算法应用到LSTM神经网络的超参数预测。采用“新冠疫情”和“食品安全”等关键词作为实例,证明了IWPA-LSTM神经网络舆情演化预测模型具有良好的准确性和普适性,适用于多种舆情演化的预测。
关键词
舆情演化预测
狼群算法
LSTM神经网络
halton
sequence
正弦扰动
鲸鱼螺旋围攻机制
记忆力机制
Keywords
public opinion evolution prediction
wolf pack algorithm
long short-term memory
halton sequence
sine perturbation
whale spiral siege mechanism
memory mechanism
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用
江雨燕
傅杰
甘如美江
孙雨辰
王付宇
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
11
在线阅读
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职称材料
2
基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测
李若晨
肖人彬
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
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