【摘 要】
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由于易陷入局部最优,传统的BP神经网络在水体氨氮的预测中精度较低.而最近提出的海鸥优化算法的寻优性能较好,与BP神经网络结合使用可很好的克服其易陷入局部最优的缺点.本文
【机 构】
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青海民族大学物理与电子信息工程学院
【基金项目】
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青海省应用基础研究计划(2020-ZJ-724)
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由于易陷入局部最优,传统的BP神经网络在水体氨氮的预测中精度较低.而最近提出的海鸥优化算法的寻优性能较好,与BP神经网络结合使用可很好的克服其易陷入局部最优的缺点.本文主要研究BP神经网络在氨氮预测方面的问题,针对海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)本身的不足,提出一种利用混沌思想进行改进的思路,得到一种新的预测模型即改进海鸥优化算法(Improved Seagull Optimization Algorithm,ISOA)优化BP神经网络的模型.仿真结果表
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