改进鲸鱼算法优化核极限学习机在水质光谱分析中的应用

论文摘要

为提高水质光谱分析模型的学习速度与预测精度,采用核极限学习机对水质光谱进行建模,并提出一种具有动态惯性权重的改进鲸鱼优化算法对模型进行参数优化。由于极限学习机的输入权值矩阵和偏置是随机生成的,故引入核方法以减小其输出权值矩阵的波动;将鲸鱼优化算法中的惯性权重在非线性递减的基础上引入随机因子,通过动态调整惯性权重以平衡算法的全局搜索能力与局部开发能力。与传统优化模型进行了对比实验,实验结果表明:基于该方法所建模型具有更高的预测精度,而在相同的学习迭代次数下,核极限学习机的运行时间相对于传统算法约下降50%,且改进鲸鱼优化算法能够以更快的收敛速度使模型达到全局最优。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林春伟,郭永洪,何金龙

关键词: 水质光谱分析,核极限学习机,鲸鱼优化算法,动态惯性权重,参数优化

来源: 半导体光电 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

单位: 中国计量大学机电工程学院

基金: 浙江省自然科学基金项目(Y14F010075)

分类号: TP18;X832

DOI: 10.16818/j.issn1001-5868.2019.01.023

页码: 112-118

总页数: 7

文件大小: 313K

下载量: 328

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标签：水质光谱分析论文;  核极限学习机论文;  鲸鱼优化算法论文;  动态惯性权重论文;  参数优化论文;