【摘 要】
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结合改进的鲸鱼优化算法(WOA)、双输出前馈神经网络(DFNN)和上下界估计(LUBE)方法设计了一种新的区间预测算法WDL(WOA+DFNN+LUBE).首先,构建双输出前馈神经网络,以较大输出作
【机 构】
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西北师范大学数学与统计学院,西北师范大学学报编辑部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51368055)
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结合改进的鲸鱼优化算法(WOA)、双输出前馈神经网络(DFNN)和上下界估计(LUBE)方法设计了一种新的区间预测算法WDL(WOA+DFNN+LUBE).首先,构建双输出前馈神经网络,以较大输出作为预测区间的上界,较小输出作为下界.其次,以区间覆盖宽度准则(CWC)作为网络优化目标,针对其非连续、非可微的特征,通过改进的鲸鱼优化算法优化双输出前馈神经网络.最后,通过10个通用数据集评估WDL算法的预测性能,并与GDL(GA+DFNN+LUBE)算法和PDL(PSO+DFNN+LUBE)算法进行比较;进一
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