论文部分内容阅读
针对Elman神经网络对电离层临界频率f_0F_2预测的不足的问题,引入思维进化算法和粒子群算法优化Elman神经网络。首先,根据f_0F_2预测要求确定Elman神经网络各层节点个数。然后,分别利用思维进化算法和粒子群算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值。最后,分析了两种优化算法对f_0F_2的预测性能。通过将预测值和实际值比较,验证了优化算法的精确度。结果表明,PSO-Elman和MEA-Elman算法对f_0F_2的预测精度明显大于Elman神经网络预测精度,当上午的f_0F_2值较大时