恭喜淮阴工学院罗浩获国家专利权
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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116910542B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310793267.X,技术领域涉及:G06F18/214;该发明授权一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法是由罗浩;陶静蕾;周业辉;刘岩鑫;吴奕辉;陈诺;范媛媛;桑英军设计研发完成,并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法在说明书摘要公布了:一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法,通过对采集目标的尾气数据集信息进行处理;将处理好的数据集划分为训练集和测试集,并确定Elman神经网络模型的权值和阈值以及承接层值,设置网络参数;利用经过Logistic‑Tent‑Tan混沌映射公式和振荡算子改进后的蜣螂算法获取最优值,并将获取的最优值作为Elman神经网络的最优权值和阈值;最后输出预测结果。蜣螂算法通过加入振荡算子和logistic‑tent‑tan混沌映射进行优化改进,将具有比原算法更好的寻优性能。本发明克服了Elman神经网络训练周期长、精度不高、容易陷入局部最优值的问题。可以提前预测污染物浓度,及时向监测人员提供参考,制定应对措施,减少污染风险,降低人工成本。较原Elman神经网络预测效果更佳,误差值更小。
本发明授权一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法,利用传感器获取目标气体的数据信息,并对数据信息进行处理;其特征在于:利用改进后的蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测模型;将Logistic-Tent混沌映射引入蜣螂算法并对其进行优化改进,将改进后的Logistic-Tent-Tan混沌映射初始化樽海鞘种群个体位置生成新的混沌序列,使其避免后续出现局部最优值的情况;另外将振荡算子ω1,ω2引入蜣螂算法,对位置更新施加振荡,以提高算法多样性;利用经过改进的蜣螂算法优化Elman神经网络的权值和阈值;最后输出预测结果;具体的步骤包括:S1:对采集目标的尾气数据集信息进行处理;S2:将处理好的数据集划分为训练集和测试集;S3:确定Elman神经网络模型的权值、阈值和承接层值,设置网络参数;S4:利用经过Logistic-Tent-Tan混沌映射公式和振荡算子ω1,ω2改进后的蜣螂算法获取最优值,将获取的最优值作为Elman神经网络的最优权值和阈值;改进蜣螂算法的具体步骤包括:步骤a:初始化蜣螂算法参数;步骤b:将Logistic-Tent混沌映射引入蜣螂算法,并对蜣螂算法进行优化改进;利用改进后的Logistic-Tent-Tan混沌映射公式初始化蜣螂种群个体位置,生成新的混沌序列,使其避免后续出现局部最优值的情况;所述的对蜣螂算法进行优化改进,是蜣螂算法经过Logistic-Tent-Tan混沌映射优化;改进后的Logistic-Tent-Tan混沌映射公式如下: 上式中kn≠0,n∈Z+;α取0.5;利用改进后的Logistic-Tent-Tan混沌映射公式初始化蜣螂种群个体位置,生成新的混沌序列,使其避免后续出现局部最优值的情况,提高其全局搜索能力;步骤c:计算适应度的值;步骤d:将振荡算子ω1,ω2引入蜣螂算法,对位置更新施加振荡,是将蜣螂算法加入新的振荡算子ω1,ω2进行优化改进,以提高算法多样性;加入的振荡算子数学模型如下: 上式中,r为[0,1]的均匀随机数,t为当前迭代次数,tmax为最大迭代次数;利用振荡算子ω1,ω2增强该算法的局部搜索能力;蜣螂算法经过加入振荡算子ω1,ω2后的蜣螂觅食位置更新公式为: 其中,为上一个小蜣螂的位置,Lbl,Ubl分别是小蜣螂觅食区域的上界和下界;步骤e:满足条件更新位置,否则返回步骤c;步骤f:输出最优参数;S5:判断是否达到结束条件,若达到条件则将最优值赋给Elman神经网络;若没有达到,则重新进行S4;S6:利用Elman神经网络的预测值与测试数据的绝对误差和作为适应度值;S7:记录经过蜣螂算法优化后Elman神经网络的预测值和测试数据的绝对误差和与原Elman神经网络的预测值和测试数据的绝对误差和;S8:输出预测结果。
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