多策略融合的改进海洋捕食者算法及其应用
倪云峰
张定坤
王静
郭苹
西安科技大学通信与信息工程学院 西安 710054
摘要：为了解决局部通风机根据下一时刻需风量提前进行风速调整问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法MMPA(Modified Marine Predators Algorithm)优化的Elman神经网络方法进行需风量预测.首先,利用混沌映射初始化种群以改善群体位置的不均匀性,引入反向学习对每次迭代前的个体进行反向操作,迭代中后期对猎物矩阵引入差分操作,并选择若干测试函数对其进行测试.其次,采用改进后的海洋捕食者算法优化Elman神经网络中的初始权值和阈值,提高需风量预测结果的精度.结果表明,MMPA-Elman神经网络模型预测精度更高,实现了风量的准确预测,为煤矿安全生产提供了保障.
关键词：海洋捕食者算法Elman神经网络需风量预测
分类号：TD724(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(61701393)陕西省教育厅科学研究计划项目(19JK0528)陕西省教育厅科学研究计划项目(19JK0531)
论文发表日期：2025-04-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 984-988,1050 )
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