基于果蝇算法优化GRN N的生物氧化预处理温度预测

摘要

为了实现对氧化槽温度的精准预测,提出用改进过的果蝇优化算法来优化广义回归神经网络(GRNN)的参数.改进的方法是在标准果蝇优化算法中加入个体极值的思想,以此提高算法跳出局部极优值的能力.最后分别采用GRNN、FOA-GRNN、IFOA-GRNN方法建立了氧化槽温度预测模型.研究结果表明,IFOA-GRNN预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它两种预测模型的低,预测精度和泛化能力更强,采用该法可以更精确地预测氧化槽的温度变化.