多策略融合学习萤火虫算法在年径流预测中的应用OA
Application of multi-strategy fusion learning firefly algorithm in annual runoff forecast
为提高萤火虫算法(FA)的收敛速度和求解精度,提出多策略融合学习萤火虫算法(MSFLFA).该算法为最优萤火虫引入深度学习策略,开展全局搜索,为非最优萤火虫引入随机吸引模型,开展局部开采,兼顾探索和开采平衡,提升收敛速度和寻优精度双目标.为验证MSFLFA性能,基于经典函数测试集进行仿真测试,实验表明,MSFLFA性能优于FA,VSSFA,WSSFA,MFA,CFA,RaFA和ApFA.为扩展MSFLFA应用领域,融合支持向量回归(SVR),建立…查看全部>>
谢智峰;吴润秀;吕莉
江西科技学院信息工程学院,江西南昌330098南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099
建筑与水利
萤火虫算法多策略融合学习支持向量回归径流预测
《南昌工程学院学报》 2021 (1)
20-27,8
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180940)国家自然科学基金资助项目(61663029,62066030)江西省自然科学基金(20192BAB207031)江西科技学院自然科学项目(ZR1906)大学生创新创业训练计划省级项目(202010846001)
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