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基于DE-WOA的Elman神经网络的空气质量预测方法及应用
1
作者
乔寅威
贾新春
+1 位作者
关燕鹏
郝建华
《控制工程》
北大核心
2025年第9期1643-1651,共9页
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(...
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(air quality index, AQI)的更精准预测。首先,运用Tent混沌映射和精英反向学习初始化种群,增强多样性;然后,引入差分进化算法提升全局搜索能力,并通过柯西-t扰动策略增强算法后期的局部搜索能力;最后,将改进算法用于优化ENN,并以太原市空气质量数据为样本进行验证。结果显示,该模型的预测结果与期望结果的均方根误差较其他模型平均下降5%,在寻优精度和稳定性方面表现出色,有效提升了空气质量指数预测的准确性。
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关键词
空气质量指数预测
ELMAN神经网络
鲸鱼优化算法
差分进化
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题名
基于DE-WOA的Elman神经网络的空气质量预测方法及应用
1
作者
乔寅威
贾新春
关燕鹏
郝建华
机构
山西
大学自动化与软件学院
山西省尚风科技股份有限公司
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第9期1643-1651,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61973201)
山西省重点研发计划项目(201903D121145)。
文摘
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(air quality index, AQI)的更精准预测。首先,运用Tent混沌映射和精英反向学习初始化种群,增强多样性;然后,引入差分进化算法提升全局搜索能力,并通过柯西-t扰动策略增强算法后期的局部搜索能力;最后,将改进算法用于优化ENN,并以太原市空气质量数据为样本进行验证。结果显示,该模型的预测结果与期望结果的均方根误差较其他模型平均下降5%,在寻优精度和稳定性方面表现出色,有效提升了空气质量指数预测的准确性。
关键词
空气质量指数预测
ELMAN神经网络
鲸鱼优化算法
差分进化
Keywords
Air quality index prediction
Elman neural network
whale optimization algorithm
differential evolution
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于DE-WOA的Elman神经网络的空气质量预测方法及应用
乔寅威
贾新春
关燕鹏
郝建华
《控制工程》
北大核心
2025
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