【摘 要】
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广义回归神经网络(GRNN)是一种新型的前馈神经网络模型,具有训练次数少、耗时短、非线性参数的预报能力较强等优点。GRNN对日长变化参数(LOD)进行预报能够取得良好的预报效果
【机 构】
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中国矿业大学; 中交第一航务工程勘察设计院有限公司;
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广义回归神经网络(GRNN)是一种新型的前馈神经网络模型,具有训练次数少、耗时短、非线性参数的预报能力较强等优点。GRNN对日长变化参数(LOD)进行预报能够取得良好的预报效果,但GRNN唯一调节参数即光滑因子无法自动获取,则限制其进一步应用。针对该缺陷,本文采用果蝇优化算法(FOA)与GRNN相结合构建FOAGRNN模型对GRNN进行优化,以自动获取光滑因子。通过将FOAGRNN与其他模型(主要包括GRNN、BPNN、Modified BPNN和FIS)的预报结果进行比较与分析,结果显示:①在超短期1～10天内预报中,FOAGRNN预报结果与其他预报模型的预报结果相当;②在短期1～30天内预报中,除GRNN模型与FOAGRNN预报结果相当外,FOAGRNN结果优于其余预报模型;③在中长期1～360天内预报中,FOAGRNN模型优于所有模型的预报结果。同时,试验结果表明,针对LOD参数短期预报,FOAGRNN模型可获得与当前国际预报精度相当的预报结果。
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