-
题名基于混沌反馈乌燕鸥优化算法的随机配置网络参数优化
被引量：3
- 1
-
-
作者
严爱军
于小
-
机构
北京工业大学信息学部
数字社区教育部工程研究中心
城市轨道交通北京实验室
-
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期746-757,共12页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61873009,62073006)
北京市自然科学基金资助项目(4212032)。
-
文摘
为了解决随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)隐含层参数的选择与分配会影响其预测精度的问题,提出一种基于混沌反馈乌燕鸥优化算法(chaotic feedback sooty tern optimization algorithm,CFSTOA)的SCN参数优化方法。首先,利用Tent映射、线性因子调节策略、劣势种群反馈原则来改进乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA),以增强算法的局部搜索能力,得到一种具备更快收敛速度和更高收敛精度的CFSTOA;然后,将CFSTOA用于优化SCN的正则化参数和权重偏差的尺度因子,从而得到最优的隐含层参数;最后,利用10个基准函数和4个标准回归数据集分别对CFSTOA的性能进行了测试。结果表明,CFSTOA具有更快的收敛速度且不易陷入局部最优,可以提高SCN算法的预测精度和训练速度。
-
关键词
随机配置网络(stochastic
configuration
network
SCN)
乌燕鸥优化算法
反馈机制
TENT映射
参数优化
回归预测
-
Keywords
stochastic configuration network(SCN)
sooty tern optimization algorithm
feedback mechanism
Tent mapping
parameter optimization
regression prediction
-
分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
TP308
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
