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Journal of Chinese Agricultural Mechanization

Journal of Chinese Agricultural Mechanization ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (8): 176-181.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.08.31

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  • Online:2019-08-15 Published:2019-08-15

基于MFOA-ELM的水质等级预测研究

孙小杰;孙学伟;   

  1. 陕西铁路工程职业技术学院;西安理工大学;
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61634004)

摘要: 为提高水质评价模型的预测精度和适用性,针对极限学习机性能受输入权重W_i和隐含层偏置b_i的影响,提出一种基于修正因子的果蝇算法优化ELM的水质评价模型。选择2012—2017年巢湖水质监测数据为研究对象,与FOA-ELM、PSO-ELM、GA-ELM和ELM对比发现,MFOA-ELM具有更高的预测精度,精度高达98.36%,并且具有更快的收敛速度,可以广泛地应用于水质评价和预测。

关键词: 果蝇优化算法, 极限学习机, 水质评价, 粒子群算法, 修正因子

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