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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测
被引量：
14
1
作者
赵侃
师芸
+1 位作者
牛敏杰
王虎勤
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第10期44-48,104,共6页
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的...
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。
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关键词
麻雀搜索算法
分段线性混沌映射
萤火虫算法
BP神经网络
PM_(2.5)浓度预测
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职称材料
题名
基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测
被引量：
14
1
作者
赵侃
师芸
牛敏杰
王虎勤
机构
中煤地航测遥感局
西安科技大学测绘科学与技术学院
自然资源部煤炭资源勘察与综合利用重点实验室
西安捷达测控有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第10期44-48,104,共6页
基金
国家自然科学基金(41674013,41874012)。
文摘
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。
关键词
麻雀搜索算法
分段线性混沌映射
萤火虫算法
BP神经网络
PM_(2.5)浓度预测
Keywords
sparrow search algorithm
piece wise linear chaotic map
firefly algorithm
BP neural network
PM_(2.5)concentration prediction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测
赵侃
师芸
牛敏杰
王虎勤
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022
14
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