基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tentworth789

【摘要】

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针对萤火虫群优化算法(GSO)不稳定、收敛速度较慢与收敛精度较低等问题和广义回归神经网络(GRNN)的网络结构导致预测误差的特性,提出基于混合改进萤火虫群算法与广义回归神经

【作者】

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简书强倪志伟李敬明朱旭辉倪丽萍

【机构】

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合肥工业大学管理学院,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,安徽财经大学管理科学与工程学院

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

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2019年3期

【关键词】

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混合改进萤火虫优化算法广义回归神经网络(GRNN) 扰动因子雾霾预测 Hybrid Improved Glowworm Swarm Optimization

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(No.91546108,71521001, 71490725,71301041),安徽省自然科学基金项目(No.1708085MG169)资助.

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针对萤火虫群优化算法(GSO)不稳定、收敛速度较慢与收敛精度较低等问题和广义回归神经网络(GRNN)的网络结构导致预测误差的特性,提出基于混合改进萤火虫群算法与广义回归神经网络并行集成学习模型,应用于雾霾预测.首先构建融合多种搜索策略的混合改进萤火虫群优化算法(HIGSO),并使用标准测试函数验证算法性能.然后结合HIGSO与引入扰动因子的GRNN模型,建立并行集成学习模型,并通过UCI标准数据集验证模型的有效性与可行性.最后将模型应用于北京、上海和广州地区的雾霾预测,进一步验证模型在雾霾预测中的性能.

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