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基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型
被引量：
1
1
作者
简书强
倪志伟
+2 位作者
李敬明
朱旭辉
倪丽萍
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期247-258,共12页
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...
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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关键词
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
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职称材料
题名
基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型
被引量：
1
1
作者
简书强
倪志伟
李敬明
朱旭辉
倪丽萍
机构
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
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期247-258,共12页
基金
国家自然科学基金项目(No.91546108
71521001
+2 种基金
71490725
71301041)
安徽省自然科学基金项目(No.1708085MG169)资助~~
文摘
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.
关键词
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
Keywords
Hybrid Improved Glowworm Swarm Optimization
General Regression Neural Network(GRNN)
Disturbance Parameter
Haze Prediction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型
简书强
倪志伟
李敬明
朱旭辉
倪丽萍
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
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参考文献
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