导　　师： 温洁嫦

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 广东工业大学

摘　　要： 肾脏算法(kidney-inspired algorithm,KA)是一种模拟人体肾脏工作原理和过程的随机优化算法,该算法具有对较优个体进行局部精细搜索及对较差个体进行全局搜索的能力.目前这个算法已被成功应用于降雨预测、电力系统优化等领域.然而到目前为止,相对于其他智能算法群体,肾脏算法在理论研究和实际应用方面的研究还有所欠缺,仍然有许多相关的问题需要进一步研究.为了进一步提高肾脏算法的收敛速度以及算法的准确度,本文主要从算法更新公式和引入协作算子两个方面对标准肾脏算法进行改进,然后利用改进的肾脏算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并将优化后的BP神经网络模型应用于粮食产量预测问题.这篇论文的主要内容如下:(1)首先提出一种基于缩放因子和协作算子的肾脏算法.该算法在肾脏算法的基础上,在重吸收更新公式上加入了缩放因子,通过调节缩放因子,避免算法陷入局部最优的情况.然后在算法完成一次迭代后开始执行协作算子操作,通过种群间较优个体的信息共享,增加种群多样性,增强了算法的寻优能力.并选取8个典型测试函数与基础肾脏算法进行对比,测试结果表明,新算法在收敛速度和收敛精度上都优于改进前的肾脏算法.(2)根据肾脏算法在解决复杂问题优化过程中的特点以及BP神经网络算法的基本原理,利用改进的肾脏算法代替BP神经网络中的梯度下降法去训练神经网络的权值和阈值,建立一种基于改进肾脏算法的BP神经网络预测模型.(3)将建立的新的预测模型应用于粮食产量预测问题中,所得到的仿真实验结果表明:与BP神经网络、肾脏算法优化BP神经网络模型相比,该方法的预测准确度更高.更多还原

关 键 词： 最优化 肾脏算法 [8222741]BP神经网络 预测模型

分 类 号： [O224;TP183]

领　　域： [] []