基于改进的思维进化算法与BP神经网络的AQI预测

作者：高帅; 胡红萍; 李洋; 白艳萍

来源：数学的实践与认识, 2018, 48(19): 151-157.

• 思维进化算法
• 粒子群优化算法
• 遗传算法
• BP神经网络
• 空气质量预测

思维进化算法(MEA)的趋同和异化操作带有太多的随机性,公告板的信息不能得到充分利用,使得效率下降,出现重复搜索.为了避免MEA算法的这个缺点,借鉴遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点,提出改进的思维进化算法(MEA—PSO—GA).利用MEA—PSO—GA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值进而预测太原的日常空气质量指数(AQI).通过与MEA—BP算法,MEA—PSO—BP算法和MEA—GA—BP算法比较,实验结果表明,提出的MEA—PSO—GA—BP算法在预测精度、误差率和可靠性方面搜索速度更优,更易于实现AQI预测,具有较好的有效性和可行性,有一定的现实意义.

• 单位
  中北大学; 西安电子科技大学; 电子工程学院