【摘 要】
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为提高水质评价模型的预测精度和适用性,针对极限学习机性能受输入权重W_i和隐含层偏置b_i的影响,提出一种基于修正因子的果蝇算法优化ELM的水质评价模型。选择2012—2017年
【机 构】
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陕西铁路工程职业技术学院,西安理工大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61634004).
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为提高水质评价模型的预测精度和适用性,针对极限学习机性能受输入权重W_i和隐含层偏置b_i的影响,提出一种基于修正因子的果蝇算法优化ELM的水质评价模型。选择2012—2017年巢湖水质监测数据为研究对象,与FOA-ELM、PSO-ELM、GA-ELM和ELM对比发现,MFOA-ELM具有更高的预测精度,精度高达98.36%,并且具有更快的收敛速度,可以广泛地应用于水质评价和预测。
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