【摘 要】
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采用改进的粒子群算法(ADAPPSO)解决了传统PSO算法易陷入局部极值的问题,该算法减少运算过程中PSO算法出现局部极值的途径为利用非线性递减的自适应惯性权重。以辽阳地区为例
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采用改进的粒子群算法(ADAPPSO)解决了传统PSO算法易陷入局部极值的问题,该算法减少运算过程中PSO算法出现局部极值的途径为利用非线性递减的自适应惯性权重。以辽阳地区为例,将BP网络的有关参数运用ADAPP-SO算法加以优化,并利用平均影响值法(MIV)筛选变量数据,然后对参考作物腾发量(ET0)利用构建的ADAPPSO-BP模型预测,在此基础上构建ADAPPSO-BP、PSO-BP和BP网络预测模型。结果表明:ADAPPSO-BBP、PSO-BP和BP网络预测模型的平均绝对误差MAE为0.2047
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