| 基于WPA-WOA-BP神经网络的PM2.5浓度预测 |
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| 引用本文： | 谢劭峰,赵云,李国弘,周志浩,黄良珂.基于WPA-WOA-BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].大地测量与地球动力学,2021,41(1):12-16. |
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| 作者姓名： | 谢劭峰 赵云 李国弘 周志浩 黄良珂 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006 |
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| 基金项目： | 广西空间信息与测绘重点实验室主任基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题，利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值和阈值，构建WPA-WOA-BP神经网络模型，并对PM2.5浓度进行预测。实验结果证明，WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高，可用于PM2.5浓度的预测，且预测精度优于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。
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| 关 键 词： | PM2.5浓度预测 神经网络 狼群算法 鲸鱼优化算法 |
Prediction of PM2.5 Concentration Based on WPA-WOA-BP Neural Network |
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| XIE Shaofeng,ZHAO Yun,LI Guohong,ZHOU Zhihao,HUANG Liangke.Prediction of PM2.5 Concentration Based on WPA-WOA-BP Neural Network[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2021,41(1):12-16. |
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| Authors: | XIE Shaofeng ZHAO Yun LI Guohong ZHOU Zhihao HUANG Liangke |
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| Institution: | (College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,319 Yanshan Street,Guilin 541006,China;Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics,319 Yanshan Street,Guilin 541006,China) |
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| Abstract: | Aiming at issues such as slow learning speed and ease of falling into local extremum existing in the BP neural network, using the mixed algorithm of whale optimization algorithm(WOA) and wolf pack algorithm(WPA) to optimize the weights and the thresholds of BP neural network, we construct the WPA-WOA-BP neural network model and apply it to predict PM2.5 concentration. The experimental results prove the stability and feasibility of applying the WPA-WOA-BP neural network model to predict PM2.5 concentration. The precision of this model is higher than BP neural network, WPA-BP neural network and WOA-BP neural network. |
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| Keywords: | prediction of PM2 5 concentration neural network WPA WOA |
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