基于BSO-BP神经网络的赤潮预测模型

针对天牛须(BAS)算法在处理高维数据时容易陷入局部最优的缺陷,在BAS算法的基础上结合粒子群(PSO)群体信息共享的机制,提出一种倒S型函数的BSO-BP模型。通过建立BSO算法优化BP神经网络的复合模型对夜光藻密度进行预测,从而实现赤潮灾害预测。首先,采用核主成分分析法(KPCA)对输入变量进行降维处理,加快网络的收敛速度。接着,利用BSO优化BP神经网络初始权值、阈值。为了更好地平衡BSO算法的全局搜索以及局部搜索能力,引入倒S型函数来调整惯性权重。相对于BP、PSO-BP、BAS-BP等模型,BSO-BP具有更好的预测精度以及非线性拟合效果。