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题名一种改进的变权科莫多优化算法及其应用
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作者
梁少华
李林轩
叶青
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机构
长江大学计算机科学学院
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出处
《长江大学学报（自然科学版）》
2024年第1期117-126,共10页
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基金
国家自然科学基金项目“基于多通道信号深度特征挖掘的汽车主减速器智能故障诊断方法研究”(62006028)。
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文摘
针对科莫多算法(KMA)在求解复杂函数和高维情况下容易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的变权科莫多优化算法(VWCKMA)。首先利用Tent混沌映射产生的序列对科莫多个体位置进行位置初始化,为全局搜索的多样性奠定基础。然后提出可变惯性权重,分别对不同社会等级的科莫多个体的运动进行不同控制,较好地提高了收敛速度。最后利用Tent混沌映射进行局部扰动,使其能够进行更加精确的局部搜索,避免局部最优值。仿真实验表明,在单峰函数和多峰函数求解的标准差和均值中,VWCKMA在收敛精度和收敛速度方面均有很大的提高。针对实际空气污染物PM_(2.5)预测非线性的问题,利用VWCKMA对BP神经网络的权值和阈值进行迭代寻优,基于最优参数的条件下使用BP神经网络对PM_(2.5)进行预测。实验结果表明预测准确率为85.085%,相比单一BP神经网络预测准确率提高19.85个百分点,体现VWCKMA具有一定的实践应用价值。
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关键词
科莫多算法
Tent混沌映射
惯性权重
局部搜索
PM_(2.5)预测
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Keywords
komodo mlipir algorithm
Tent chaotic mapping
inertia weight
local search
PM 2.5 prediction
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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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