基于WPA-WOA-BP神经网络的PM2.5浓度预测.pdf

"基于WPA-WOA-BP神经网络的PM2.5浓度预测" 本文主要介绍了一种基于WPA-WOA-BP神经网络的PM2.5浓度预测方法。该方法通过结合鲸鱼优化算法(WOA)和狼群算法(WPA)优化BP神经网络的权值和阈值，构建了WPA-WOA-BP神经网络模型，并对PM2.5浓度进行预测。实验结果表明，WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高，预测精度优于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。 本文对BP神经网络进行了介绍。BP神经网络是一种多层前馈网络，可以在事先不知道映射关系的情况下，自主学习大量的输入和输出模式的映射关系，然后通过逆向传播不断地修改网络的阈值与权值，达到最小误差。然而，传统BP神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极值等问题。 为了解决这些问题，本文引入了鲸鱼优化算法(WOA)和狼群算法(WPA)。WOA是一种新型优化算法，受到鲸鱼捕食行为的启迪。WOA可以对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，从而提高模型的预测精度。WPA是根据狼群的捕食、进化等行为提出的优化算法，可以解决函数最优化求解问题。 在本文中，WPA-WOA-BP神经网络模型是通过将个体狼、鲸鱼的最优状态代替BP神经网络的权值和阈值，然后通过不断地迭代寻优，来优化BP神经网络的权值和阈值的。实验结果表明，WPA-WOA-BP神经网络模型的预测精度高于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。 此外，本文还讨论了PM2.5浓度预测的重要性。雾霾的主要成分是二氧化硫、氮氧化物以及细颗粒物(PM2.5、PM10)。雾霾的形成与大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)、空气污染物排放以及气象条件等有着密切的关系。因此，对PM2.5浓度的预测具有重要的实践意义。 本文提出的基于WPA-WOA-BP神经网络的PM2.5浓度预测方法可以为PM2.5浓度预测提供一个新的思路和方法。该方法可以为环境监测和污染控制提供有价值的参考依据。 此外，本文还涉及到了一些相关的技术和概念，如神经网络、深度学习、机器学习、数据建模等。这些建模技术和概念都是当前人工智能和机器学习领域的热点话题。