首页|改进的TLBO及其在自来水供水量预测中的应用

改进的TLBO及其在自来水供水量预测中的应用

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
为准确预测城市自来水供水量,提出采用教与学优化算法(TLBO)优化的极限学习机预测方法.针对TLBO算法收敛精度低、易陷入局部最优的不足,提出一种改进的TLBO算法(ITLBO).在ITLBO中,增加一个最差学生补习阶段,通过老师对该学生单独辅导或者采用一个反向学习策略快速提升学生成绩;在此基础上,采用一种干扰算子对老师进行扰动,增强种群跳出局部最优的动能;最后,将ITLBO算法用于优化调整极限学习机(ELM)模型的输入权值和隐层阈值参数,并构建ITLBO-ELM自来水供水量预测模型.将ITLBO-ELM模型用于上海市自来水供水量的预测实验,仿真结果表明该模型能够准确预测自来水供水量.
Improved TLBO and Its Application in Tap Water Supply Prediction

左智科、李一龙

展开 >

重庆财经学院 重庆市生态环境规划空间信息管理与决策支持重点实验室,重庆401320

江西工程学院,江西 新余338000

预测 极限学习机 教与学优化算法 反向学习 优化

重庆市教委科学技术研究项目

KJZD-K201902101

2021

10.3969/j.issn.1000-1379.2021.02.018

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2021.43(2)
  • 3
  • 8