基于果蝇算法优化GRNN的生物氧化预处理温度预测

来源期刊：有色金属2021年第3期

论文作者：孔颜芳 南新元 石跃飞 苏比努尔·艾依来提

文章页码：69 - 74

关键词：生物冶金氧化预处理;温度;广义回归神经网络;改进果蝇优化算法;预测;

摘    要：为了实现对氧化槽温度的精准预测,提出用改进过的果蝇优化算法来优化广义回归神经网络（GRNN）的参数。改进的方法是在标准果蝇优化算法中加入个体极值的思想,以此提高算法跳出局部极优值的能力。最后分别采用GRNN、FOA-GRNN、IFOA-GRNN方法建立了氧化槽温度预测模型。研究结果表明,IFOA-GRNN预测模型的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均相对百分比误差（MAPE）均比其它两种预测模型的低,预测精度和泛化能力更强,采用该法可以更精确地预测氧化槽的温度变化。