基于果蝇算法优化GRN N的生物氧化预处理温度预测

• 作者: 孔颜芳 南新元 石跃飞 苏比努尔·艾依来提
• 来源期刊: 有色金属工程
• 关键词: 生物冶金氧化预处理 温度 广义回归神经网络 改进果蝇优化算法 预测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 提取冶金与化学工程|Extractive Metallurgy and Chemical Engineering
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TF831|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1744.2021.03.011

摘要

为了实现对氧化槽温度的精准预测,提出用改进过的果蝇优化算法来优化广义回归神经网络(GRNN)的参数.改进的方法是在标准果蝇优化算法中加入个体极值的思想,以此提高算法跳出局部极优值的能力.最后分别采用GRNN、FOA-GRNN、IFOA-GRNN方法建立了氧化槽温度预测模型.研究结果表明,IFOA-GRNN预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它两种预测模型的低,预测精度和泛化能力更强,采用该法可以更精确地预测氧化槽的温度变化.