基于PSO-GRNN模型的夜光藻密度经验算法

摘要

为了准确预测夜光藻密度,将粒子群优化算法(PSO)和广义回归神经网络(GRNN)相结合,提出一种新的夜光藻密度预测模型PSO-GRNN.该模型采用粒子群算法来选取广义回归神经网络最优的平滑因子,减少人为因素对预测结果的影响,同时提高模型的泛化能力.实验结果表明,PSO-GRNN模型相对BP模型、RBF模型、GRNN模型对夜光藻密度的预测精度更高.