提出了一种基于自适应差分进化人工蜂群优化极限学习机预测血液各组分浓度的方法。首先应用人工蜂群算法对输入权值和隐含层阈值迭代寻优；其次结合差分进化进一步提高模型精度且避免后期易陷入局部最优等问题；由于差分进化算法交叉率和变异率存在凭经验给定的不确定性，最后引入了自适应调整的思想提出自适应差分进化人工蜂群算法优化极限学习机算法的模型，将其应用于血液成分定量分析中。实验表明，自适应差分进化人工蜂群算法优化的极限学习机模型具有较高的预测精度，模型具有较强的稳健性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
