【摘 要】
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为了解决BP神经网络算法容易陷入极小值点的问题,提出了一种以粒子群算法和差分进化算法为基础改进的蛙跳算法,对BP神经网络算法进行优化。并将改进的算法应用到大气污染预测
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61806049,61601110)
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为了解决BP神经网络算法容易陷入极小值点的问题,提出了一种以粒子群算法和差分进化算法为基础改进的蛙跳算法,对BP神经网络算法进行优化。并将改进的算法应用到大气污染预测领域,实验数据以SO2、PM2.5、PM10等10种特征为输入,对应的6种污染程度为输出,改进后的算法准确率由84.01%提升为91.12%。利用改进后的蛙跳算法优化BP神经网络可以得到一组最优的权值和阈值,明显地提高了预测算法的准确率。
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