【摘 要】
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提出一种改进的樽海鞘算法,对GRNN神经网络进行优化。首先,在樽海鞘算法中引入动态惯性权重,避免算法陷入局部最优值,并且提高算法的收敛速度;其次,在算法中引入柯西变异,增强种群多样性,提高其全局搜索能力。将改进的樽海鞘算法应用到GRNN神经网络平滑因子参数的优化,缩短了训练时间,提高了预测精度。利用ASSA-GRNN与PSO-BP模型分别进行施肥量预测,ASSA-GRNN模型的施氮量预测结果绝对误差平均值、绝对误差方差和相对误差平均值分别为0.0342、0.0044和0.67%,比PSO-BP模型预测误差
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院,黑龙江大学黑龙江东部节水设备有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501176),黑龙江省自然科学基金优秀青年项目(YQ2019F015),黑龙江大学研究生创新科研项目(YJSCX2020-172HLJU)。
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提出一种改进的樽海鞘算法,对GRNN神经网络进行优化。首先,在樽海鞘算法中引入动态惯性权重,避免算法陷入局部最优值,并且提高算法的收敛速度;其次,在算法中引入柯西变异,增强种群多样性,提高其全局搜索能力。将改进的樽海鞘算法应用到GRNN神经网络平滑因子参数的优化,缩短了训练时间,提高了预测精度。利用ASSA-GRNN与PSO-BP模型分别进行施肥量预测,ASSA-GRNN模型的施氮量预测结果绝对误差平均值、绝对误差方差和相对误差平均值分别为0.0342、0.0044和0.67%,比PSO-BP模型预测误差
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