|
|||||
|
|
| 基于MFOA-ELM的水质等级预测研究 | |
| 引用本文： | 孙小杰,孙学伟.基于MFOA-ELM的水质等级预测研究[J].中国农机化学报,2019,40(8):176. |
| 作者姓名： | 孙小杰 孙学伟 |
| 作者单位： | 陕西铁路工程职业技术学院;西安理工大学; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61634004) |
| 摘 要： | 为提高水质评价模型的预测精度和适用性,针对极限学习机性能受输入权重W_i和隐含层偏置b_i的影响,提出一种基于修正因子的果蝇算法优化ELM的水质评价模型。选择2012—2017年巢湖水质监测数据为研究对象,与FOA-ELM、PSO-ELM、GA-ELM和ELM对比发现,MFOA-ELM具有更高的预测精度,精度高达98.36%,并且具有更快的收敛速度,可以广泛地应用于水质评价和预测。 |
| 关 键 词： | 果蝇优化算法 极限学习机 水质评价 粒子群算法 修正因子 |
| 点击此处可从《中国农机化学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《中国农机化学报》下载免费的PDF全文 | |