【摘 要】
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提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elma
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61503407)
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提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elman神经网络的初始权值和阈值进行寻优,并在此基础上建立目标威胁评估模型。仿真实验表明,自适应磷虾群优化Elman神经网络既保证了一定的收敛速度,又能够使寻优精度得到明显提升,其对测试集的预测结果优于传统Elman神经网络和基本磷虾群优化Elman神经网络,从而验证了算法模型在目标威胁评估中的可行性、有效性。
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