采用改進(jìn)的粒子群算法（ADAPPSO）解決了傳統(tǒng)PSO算法易陷入局部極值的問題,該算法減少運算過程中PSO算法出現(xiàn)局部極值的途徑為利用非線性遞減的自適應(yīng)慣性權(quán)重。以遼陽地區(qū)為例,將BP網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)參數(shù)運用ADAPP-SO算法加以優(yōu)化,并利用平均影響值法（MIV）篩選變量數(shù)據(jù),然后對參考作物騰發(fā)量（ET0）利用構(gòu)建的ADAPPSO-BP模型預(yù)測,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建ADAPPSO-BP、PSO-BP和BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。結(jié)果表明:ADAPPSO-BBP、PSO-BP和BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的平均絕對誤差MAE為0.2047、0.2415、0.3561,3種模型的決定系數(shù)R2為0.9612、0.9530、0.8975;3種模型中MAE最小,R2值最大的為ADAPPSO-BP模型,對于提高ET0的預(yù)測能力該模型表現(xiàn)出較強的有效性。 

【文章來源】：黑龍江水利科技. 2020,48(09)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

模型的運算流程

式中:m、n為隱含層節(jié)點數(shù)和輸入變量的個數(shù);a取值范圍為[0,1]。將隱含層階段數(shù)m利用公式(7)確定,其取值區(qū)間為[2,12],通過實驗逐一驗證此區(qū)間的整數(shù)值,其誤差輸出見圖2。研究表明,隱含層節(jié)點數(shù)取6時BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差最小,從而構(gòu)造3-6-1的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[17]。2.4 PSO-BP的ET0預(yù)測

從圖3可知,整體上最接近參考作物騰發(fā)量(ET0)真實值的為ADAPPSO-BP模型預(yù)測值,預(yù)測結(jié)果最差的為BP模型,PSO-BP模型的精準(zhǔn)度居中。可見,對于提高BP模型預(yù)測精度PSO算法發(fā)揮著明顯成效,但受其自身條件限制,使得真實值與預(yù)測的突變結(jié)果存在很大的偏差,對于此類問題ADAPPSO-BP算法能夠較好的解決。不同模型的評價指標(biāo)對比,見表3。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3389090