自适应磷虾群优化Elman神经网络的目标威胁评估

摘要：

提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elman神经网络的初始权值和阈值进行寻优,并在此基础上建立目标威胁评估模型.仿真实验表明,自适应磷虾群优化Elman神经网络既保证了一定的收敛速度,又能够使寻优精度得到明显提升,其对测试集的预测结果优于传统Elman神经网络和基本磷虾群优化Elman神经网络,从而验证了算法模型在目标威胁评估中的可行性、有效性.

关键词：自适应磷虾群算法、遗传繁殖机制、Elman神经网络、目标威胁评估、威胁值

所属期刊栏目：54

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61503407

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：226-231