ABC-BP神经网络对AERMOD模型敏感参数的预测及应用

• 作者: 姜烨 徐正蓺 杨庭清 陈建英
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 现场救援 短时风速预测 人工蜂群算法 BP神经网络 AERMOD模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 198-204
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11956/j.issn.1008-0562.2018.01.035

摘要

为提高短时风速预测精度,提出人工蜂群算法(ABC,Artificial Bee Colony algorithm)优化BP神经网络的方法对短时风速进行预测.首先验证了ABC算法性能;接着利用ABC算法对BP神经网络的权值和阈值优化并进行风速预测;然后将预测结果与PSO-BP神经网络以及GA-BP神经网络进行比较分析.对比结果表明,本文提出的方法对短时风速序列的预测精度优于其他方法,预测误差率为1.82％;最后分析了短时风速在应急救援系统中的应用可行性并实现了AERMOD模拟气体扩散态势应用.结果表明,本论文提出的方法可以使AERMOD模型为应急救援提供更加准确的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐正蓺	中国科学院上海高等研究院	11	10	2.0	2.0
2	杨庭清	中国科学院上海高等研究院	1	0	0.0	0.0
3	姜烨	中国科学院上海高等研究院	1	0	0.0	0.0
4	陈建英	中国科学院上海高等研究院	1	0	0.0	0.0