山东大学学报(工学版)

作者：韦修喜,陶道,黄华娟

单位：1. 广西民族大学人工智能学院, 广西 南宁 530006;2. 广西民族大学电子信息学院, 广西 南宁 530006

关键词：果蝇优化算法,混沌映射,判别因子,函数测试,BP神经网络,辛烷值,

基金：国家自然科学基金资助项目(62266007,61662005);广西自然科学基金资助项目(2021GXNSFAA220068,2018GXNSFAA294068);广西研究生教育创新计划项目(JGY2022104)

针对BP神经网络存在预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进果蝇算法优化BP神经网络(back propagation neural network)预测模型。将混沌映射、判别因子与变步长机制引入果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)中,得到改进后的自适应混沌果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm with chaos and discriminant factors, CDFOA),并利用测试函数对算法进行性能验证。利用CDFOA优化BP神经网络的初始权值与阈值,构建基于CDFOA优化BP神经网络对于汽油辛烷值的预测模型CDFOA-BP。将采集到的60组汽油数据输入预测模型进行测试分析。预测结果表明,与FOA-BP模型、PSO-BP模型、SSA-BP模型和BP神经网络模型相比,CDFOA-BP模型在预测精度与预测稳定性上均优于其他4种模型,验证该模型的有效性与可行性。

来源：2023年第5期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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