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(水论文必看)五种新型智能算法优化BP神经网络数据预测加三种全新智能算法改进(哈里斯鹰,海洋捕食者,多元宇宙优化算法,小龙虾优化BP,改进小龙虾优化BP)
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6个新型算法改进点: a.反对立学习/复合策略反对立学习(cobl) b.FDB策略(适应度-距离平衡) c.算法融合(IHAOAVOA) d.镜像反对立学习 e.算法融合AO第一阶段(WOA螺旋bushi,遗传交叉变异操作阶段) f. 垂直交叉操作 MVO_BP 多元宇宙优化算法优化BP神经网络 COA_BP 小龙虾优化算法优化BP神经网络 CHCOA_BP 改进小龙虾算法优化BP神经网络(镜像反射学习+融合天鹰座(AO)算法的第一阶段+垂直交叉操作) HHO_BP 哈里斯鹰算法优化BP神经网络 MPA_BP 海洋捕食者算法优化BP神经网络 智能算法改进方式: 1.初始化种群: a.混沌映射(23种cubic,cricle,tent)(数学非线性微分方程没解析解图形描述解) b.反对立学习/复合策略反对立学习(cobl) c.Levy飞行 d.最优拉丁超立方/拉丁超立方(LSH)(统计上) e.Sobel序列(滤波) f.方形领域拓扑结构 g.无线折叠混沌 2.个体迭代更新变异 a.量子行为(QPSO) b.双样本学习 c.自适应t分布(tfgssa) d.正余弦优化(SCLSSA) e.高斯 f.随机游走 g.levy(ISSA) h.布朗运动 i.等级制度 f. 垂直交叉操作 3.权重 a.自适应权重(CIWOA_BP) b.螺旋更新 c.数学函数形式/非线性惯性权重 d.纵横交叉 e.拉普拉斯算子 g.FDB策略(适应度-距离平衡) 4.算法融合 a.A+B GA-PSO b.把遗传算法的变异选择策略加到PSO(SCL_SSA) (AO_AVOA) c.ACO_GA_PSO
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