多策略融合改进的金豺优化算法及其在马斯京根模型参数估计中的应用

1

作者 王军 王文川 +1 位作者 邱林 胡小雪 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期1-7,共7页

针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足,提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法(Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm,MGJO)。首先,通过引入... 针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足,提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法(Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm,MGJO)。首先,通过引入混沌映射策略初始化种群代替随机参数,使得算法能够在搜索空间中生成具有良好多样性的初始解,避免初始种群分布偏离最优值;其次,提出一种非线性变化的动态惯性权重使搜索过程更加符合实际情况,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;最后,引入柯西变异的位置更新策略使其充分利用最优个体的引导作用提高种群多样性,以有效探索未知区域避免算法陷入局部最优。为了验证改进的金豺优化算法的寻优精度、收敛性能和稳定性,选择了8个不同特征的基准测试函数进行试验。结果表明,在8个基准测试函数中,改进的金豺优化算法的平均值、标准差、最优值都取得了最优的结果。此外,Wilcoxon符号秩检验的结果表明改进的金豺优化算法在统计学上是显著优越的。通过实例应用表明,基于多策略融合改进的金豺优化算法可以有效地估算出马斯京根模型的参数,优化效果明显优于粒子群优化算法、正弦余弦优化算法和金豺优化算法,进一步验证了多策略融合改进的有效性和改进算法在参数优化中的优越性,为更精确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的新方法。 展开更多

关键词 金豺优化算法 混沌映射 动态惯性权重 柯西变异 马斯京根模型

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混合策略改进的金豺优化算法

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作者 朱兴淋 汪廷华 赖志勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期99-112,共14页

针对金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优等不足,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(improved golden jackal optimization,IGJO)。在算法的最优解停滞更新时,引入柯西... 针对金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优等不足,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(improved golden jackal optimization,IGJO)。在算法的最优解停滞更新时,引入柯西变异策略,增强种群多样性和提升算法陷入局部最优的逃逸能力;提出一种基于权重的决策策略,通过对金豺个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,加快算法的收敛速度。对8个基准测试函数以及部分CEC2017测试函数进行寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛速度;进一步地,将改进算法应用于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型的参数优化,并在选取的5个UCI(University of California,Irvine)数据集上进行实验,验证了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 金豺优化算法 优化问题 柯西变异 权重

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基于金豺优化算法的PID参数优化研究 被引量：2

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作者 谢豪 李立君 +1 位作者 廖凯 高自成 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第3期146-151,共6页

针对控制系统PID参数难以寻优的问题,提出一种金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法。该算法受金豺家族狩猎过程的启发,以PID的3个参数组成金豺的位置坐标,根据金豺的狩猎规则更新公豺和母豺豺对的位置,使其向最优解迭代。为... 针对控制系统PID参数难以寻优的问题,提出一种金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法。该算法受金豺家族狩猎过程的启发,以PID的3个参数组成金豺的位置坐标,根据金豺的狩猎规则更新公豺和母豺豺对的位置,使其向最优解迭代。为了验证算法的效果,将该算法分别与Z-N临界比例法、粒子群优化算法和灰狼优化算法进行比较。仿真结果表明,采用金豺优化算法控制系统的PID参数,系统具有调节时间短、上升速度快和超调量小等优点,为PID参数优化提供了参考。 展开更多

关键词 可编程逻辑控制器 Z-N临界比例法 金豺优化算法 粒子群优化算法 灰狼优化算法

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基于金豺优化算法的云计算资源调度研究 被引量：1

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作者 李伟彦 董宝良 +1 位作者 王凯 廉兰平 《电子设计工程》 2023年第15期41-45,共5页

基于云计算环境下资源利用率低的问题,将一种新提出的金豺优化算法应用于云计算资源调度策略。研究采用Cloudsim作为仿真实验平台,以减少任务总完成时间为优化目标。实验中以猎物位置模拟任务对虚拟机序号的选择,在一定的迭代次数后根... 基于云计算环境下资源利用率低的问题,将一种新提出的金豺优化算法应用于云计算资源调度策略。研究采用Cloudsim作为仿真实验平台,以减少任务总完成时间为优化目标。实验中以猎物位置模拟任务对虚拟机序号的选择,在一定的迭代次数后根据猎物位置得出每个任务对虚拟机序号的最终选择和最终任务总完成时间。改变金豺优化算法的迭代次数并进行实验,结果表明,在迭代次数达100次时,金豺优化算法在云计算资源调度模型上的效果达到最优。将调用金豺优化算法与应用贪心算法和遗传算法下的实验结果进行对比,结果表明,在任务数量大于1000时,金豺优化算法在云计算资源调度模型上的效果优于贪心算法和遗传算法,效率相较于遗传算法提升了约20%。 展开更多

关键词 云计算 金豺优化算法 资源调度 总完成时间

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基于改进金豺优化算法的机器人路径规划

5

作者 王晶晶 李帅 贾悦栋 《计算机科学与应用》 2023年第5期981-994,共14页

针对传统金豺优化算法GJO求解移动机器人路径规划RPP问题时存在寻优能力差,易陷入局部最优的缺点,本文提出一种改进的金豺优化算法IGJO。IGJO算法引入反向学习机制构建初始金豺种群,以提升初始解的质量;使用改进非线性能量逃逸因子,避... 针对传统金豺优化算法GJO求解移动机器人路径规划RPP问题时存在寻优能力差,易陷入局部最优的缺点,本文提出一种改进的金豺优化算法IGJO。IGJO算法引入反向学习机制构建初始金豺种群,以提升初始解的质量;使用改进非线性能量逃逸因子,避免迭代后期过早收敛。同时,算法融合了个体记忆功能的精英反向学习策略搜索当前种群优秀解的反向空间,以增强算法的勘探能力。最后,IGJO对比5种优化算法的实验数据,实验结果表明,IGJO算法均优于其他对比算法。 展开更多

关键词 机器人路径规划 金豺优化算法 反向学习 非线性能量因子

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基于混合策略改进的金豺优化算法

6

作者 夏永承 沈金荣 刘梦权 《计算机时代》 2023年第11期34-40,共7页

针对金豺算法种群初始化多样性不足、在搜索后期容易陷入局部最优的问题,对金豺优化算法作了改进。利用Cat混沌映射和精英反向学习策略初始化种群,利用单纯形法优化较差个体,改进了收敛因子,引入自适应权重的方式更新位置,引入个体记忆... 针对金豺算法种群初始化多样性不足、在搜索后期容易陷入局部最优的问题,对金豺优化算法作了改进。利用Cat混沌映射和精英反向学习策略初始化种群,利用单纯形法优化较差个体,改进了收敛因子,引入自适应权重的方式更新位置,引入个体记忆方法加快其收敛速度并采用高斯变异优化最优解。通过对8个基准测试函数进行仿真实验,与MFO算法、MVO算法、GWO算法、SCA算法进行比较,证明了经改进的GJO算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。 展开更多

关键词 cat混沌映射 反向学习 单纯形法 收敛因子 金豺优化算法

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基于改进粒子群的混合金豺优化算法的移动机器人路径规划

7

作者 常新中 岳哲鹏 +2 位作者 郜海超 娄泰山 关广胜 《中原工学院学报》 CAS 2023年第4期24-29,共6页

针对金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法在移动机器人路径规划应用中的迭代效率低以及会陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群的混合金豺优化(Hybrid Golden Jackal Optimization,HGJO)算法。首先,将自适应动态权重因子和... 针对金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法在移动机器人路径规划应用中的迭代效率低以及会陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群的混合金豺优化(Hybrid Golden Jackal Optimization,HGJO)算法。首先,将自适应动态权重因子和改进的学习因子引入粒子群算法,以增强其全局探索能力;然后,建立机器人路径规划所需的栅格环境地图,并在此基础上将改进后粒子群算法引入金豺优化算法的位置更新过程,以改善GJO算法跳出局部最优的性能。由移动机器人的路径规划仿真实验可知,提出的HGJO算法在提升收敛速度和跳出局部最优性能方面均优于GJO算法,且在稳定性上优于粒子群算法。 展开更多

关键词 移动机器人 粒子群优化算法 金豺优化算法 路径规划

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基于自适应金豺算法动压滑动轴承的多目标优化

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作者 徐凯 张会妨 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期640-645,共6页

为提高动压滑动轴承的承载能力,同时降低发热量和摩擦因数,建立了动压滑动轴承的多目标优化模型。针对传统优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的不足,提出一种自适应策略改进的金豺优化算法,进而提高金豺算法的勘探和探索能力。利用... 为提高动压滑动轴承的承载能力,同时降低发热量和摩擦因数,建立了动压滑动轴承的多目标优化模型。针对传统优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的不足,提出一种自适应策略改进的金豺优化算法,进而提高金豺算法的勘探和探索能力。利用含有约束条件的算例对自适应策略改进的金豺优化算法进行性能验证,结果表明自适应策略改进的金豺优化算法具有良好的收敛性能。将该算法用于求解动压滑动轴承的多目标优化问题,优化结果表明,优化后的结构相对初始结构性能有了较大提升,承载能力提高了12.257%,发热量和摩擦因数分别降低了15.610%和33.333%。 展开更多

关键词 金豺优化算法 自适应策略 动压滑动轴承 多目标优化 优化算法

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改建房结构安全的三阶提升预警模型

9

作者 段在鹏 李炯 +1 位作者 杨泽鸿 黄豪琪 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期52-60,共9页

为研究改建房结构安全问题并提升模型预警精度,采用“文本-图像融合”、“信息再生成”和“智能优化模型参数”3个方法建立三阶提升预警模型。首先构建基础预警模型:选取VGG16、ResNet50等4种图像识别模型进行迁移学习,将性能最优者作... 为研究改建房结构安全问题并提升模型预警精度,采用“文本-图像融合”、“信息再生成”和“智能优化模型参数”3个方法建立三阶提升预警模型。首先构建基础预警模型:选取VGG16、ResNet50等4种图像识别模型进行迁移学习,将性能最优者作为基础预警模型;之后进行第1次预警精度提升:收集测试集中对应的文本信息,经独热编码等预处理后与图像信息“融合”,优选随机森林等5种算法以提升预警精度;然后进行第2次精度提升:采用过采样-深度卷积生成对抗网络(SMOTE-DCGAN)策略提高模型对隐患改建房的“捕捉”能力;最后,使用金豺优化算法进行第3次提升。研究结果表明:DenseNet121模型更能抓取到隐患改建房图像特征;改建房结构安全预警模型最优的是支持向量机(SVM),准确率为82.5%;使用SMOTE-DCGAN策略后,表现最佳的SVM和XGBoost,其隐患改建房的召回率分别提升10和5个百分点;金豺优化算法下的“SMOTE-DCGAN-SVM”准确率、召回率、精确率和F 1值再次提升7.0、7.5、10.5和9.1个百分点。研究结果可为相关部门排查改建房安全隐患提供技术支持。 展开更多

关键词 改建房 深度学习 集成算法 生成式对抗网络 金豺优化算法

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VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断

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作者 纪京生 周莉 马向阳 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期128-136,共9页

针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden J... 针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法优化后的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行电机滚动轴承的故障诊断。首先,利用VMD将采集到的信号进行分解,依据局部极小包络熵筛选出最优本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;其次,利用小波包将最优IMF分量再分解,并提取信息熵作为特征向量矩阵;最后,采用GJO算法对支持向量机中的惩罚参数和核参数进行寻优选择,建立GJO-SVM故障诊断模型,将特征向量矩阵输入金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)故障诊断模型中进行故障诊断。将VMD结合小波包信息熵特征提取与VMD结合近似熵特征提取进行对比试验,试验结果表明,VMD结合小波包信息熵特征提取精度提高了2.5%,其特征提取更加优越;将金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)与粒子群优化(Porticle Swarm OPtimization,PSO)算法支持向量机(PSO-SVM)、果蝇优化算法(Fruit fly Optimation Algorithm,FOA)支持向量机(FOA-SVM)进行对比试验,试验结果表明,GJO-SVM其平均准确率达到99.16%,较PSO-SVM、FOA-SVM分别提高了2.5%、3.61%。金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)可以更加有效提取并诊断滚动轴承故障。 展开更多

关键词 变分模态分解 小波包信息熵 金豺优化算法 支持向量机 轴承故障诊断

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基于金豺优化PID的直流电机调速控制系统

11

作者 李传江 何鲮 朱燕飞 《上海师范大学学报（自然科学版中英文）》 2024年第2期181-187,共7页

针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,... 针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,并分别与传统试凑法、反向传播(BP)-PID算法和麻雀算法(SSA)-PID进行对比.仿真结果表明:所设计的控制算法在调节时间上减少了12 ms,超调量降低了3.689%,受到干扰后的调节时间减少了17 ms,表现出更快的调节转速、更强的抗干扰能力和更好的稳健性,为直流有刷电机调速控制提供了一种有效的方案. 展开更多

关键词 直流电机 比例-积分-微分(PID) 金豺优化(GJO)算法

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考虑欧盟碳边境调节机制的碳-电融合市场各主体决策行为研究 被引量：1

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作者 刘阳 刘继春 杨语嫣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期3111-3120,共10页

能源短缺和低碳减排背景下,国内碳排放权交易制度的实施和欧盟碳边境调节机制(carbonborderadjustment mechanism,CBAM)政策(碳关税)的确立,大大增加了发电企业和电力用户的发用电成本压力。如何在新的市场环境中作出最优决策,是电力市... 能源短缺和低碳减排背景下,国内碳排放权交易制度的实施和欧盟碳边境调节机制(carbonborderadjustment mechanism,CBAM)政策(碳关税)的确立,大大增加了发电企业和电力用户的发用电成本压力。如何在新的市场环境中作出最优决策,是电力市场各主体亟须考虑的实际问题。针对这一问题,该文提出了考虑碳交易和碳关税的电力市场主体最优决策模型。该模型在发用两侧分别考虑了碳市场中的碳配额制度、预测碳价水平和碳关税中的间接电力碳排放对市场主体购售电碳成本的影响,并采用金豺优化算法求解不同碳价水平、碳关税价格及征税比例等多种情景下市场各主体的决策行为。通过仿真结果表明了在碳交易和碳关税的双重影响下,用户更趋向于与可再生能源(renewableenergy sources,RES)发电商交易,促进了RES的发展。 展开更多

关键词 碳市场 电力市场 碳价预测 碳关税 金豺优化算法

原文传递

基于GJO−MLP的露天矿边坡变形预测模型

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作者 刘光伟 郭直清 刘威 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期155-166,共12页

露天矿边坡变形受地质结构、水文地质条件、采矿活动等多种因素影响,使得预测模型复杂,难以准确捕捉所有影响因素。目前,大量监测设备部署在露天矿边坡周围,用于实时记录露天矿边坡位移数据,这些数据具有高维度、时序关联性及非线性等... 露天矿边坡变形受地质结构、水文地质条件、采矿活动等多种因素影响,使得预测模型复杂,难以准确捕捉所有影响因素。目前,大量监测设备部署在露天矿边坡周围,用于实时记录露天矿边坡位移数据,这些数据具有高维度、时序关联性及非线性等特性。如果在其他条件未知而只有数据的情况下,使用传统的边坡稳定性分析方法无法有效进行边坡变形预测,而采用仅基于数据的模型对露天矿边坡位移数据进行预测对边坡稳定性的事前分析十分必要。针对上述问题,提出了一种基于金豺优化多层感知机(GJO−MLP)的露天矿边坡变形预测模型。GJO中各智能体间相互独立,可以通过并行计算加速优化MLP的训练过程;GJO能够结合MLP的非线性建模和特征提取能力,使得优化后的MLP在处理复杂问题时更具优势。为检验GJO−MLP的可行性和有效性,将GJO−MLP分别与基于蚁群算法优化的MLP(ACO−MLP)、基于引力搜索算法优化的MLP(GSA−MLP)及基于差分进化算法优化的MLP(DE−MLP)进行对比分析,在6个数据集上的仿真实验结果表明:在相同实验条件下,相较于其他3种算法,GJO−MLP表现出更好的寻优性能。将基于GJO−MLP的边坡变形预测模型应用于宝日希勒露天矿边坡变形预测和花坪子边坡变形预测中,结果表明:在相同条件下,相较于其他3种算法,基于GJO−MLP的边坡变形预测模型在对边坡变形数据进行预测时不仅表现出更好的预测求解性能,而且还具有更好的可行性和鲁棒性。 展开更多

关键词 露天矿 滑坡灾害 边坡变形预测 边坡位移 金豺优化算法 多层感知机

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基于ICEEMDAN-SE-MSGJO-LSTM-EC的短期风电功率预测

14

作者 刘志坚 孙瑞星 +2 位作者 黄建 张江云 何超 《电机与控制应用》 2023年第12期42-53,共12页

为了提高风电功率短期预测精度,本文提出了一种基于ICEEMDAN-SE-MSGJO-LSTM-EC模型的短期风电功率预测模型。首先,通过ICEEMDAN对原始风功率信号进行分解并通过样本熵计算熵值相近的分量相加重构。其次,建立MSGJO-LSTM预测模型,通过改... 为了提高风电功率短期预测精度,本文提出了一种基于ICEEMDAN-SE-MSGJO-LSTM-EC模型的短期风电功率预测模型。首先,通过ICEEMDAN对原始风功率信号进行分解并通过样本熵计算熵值相近的分量相加重构。其次,建立MSGJO-LSTM预测模型,通过改进金豺优化算法(MSGJO)优化LSTM网络参数,对各模态分量进行预测。最后,通过对各模态分量预测结果进行误差修正(EC)并将所有模态预测结果相加得到最终预测结果。以新疆某风电场为例,采用本文所提预测模型进行仿真分析,试验结果表明本文基于ICEEMDAN-SE-MSGJO-LSTM-EC的预测模型预测精度更高。 展开更多

关键词 风电功率预测 误差修正 改进自适应噪声完全集合经验模态分解 改进金豺优化算法 长短期记忆网络

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基于小波包分解的GJO-XGBoost水面蒸发量预测

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作者 陈金红 崔东文 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期1-7,共7页

为提高水面蒸发量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)、金豺优化(GJO)算法和极端梯度提升(XGBoost)算法相融合的水面蒸发量时间序列预测模型,通过云南省龙潭站、董湖站、西洋站1991—2021年逐月水面蒸发量时序数据对模型进行检验.首... 为提高水面蒸发量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)、金豺优化(GJO)算法和极端梯度提升(XGBoost)算法相融合的水面蒸发量时间序列预测模型,通过云南省龙潭站、董湖站、西洋站1991—2021年逐月水面蒸发量时序数据对模型进行检验.首先介绍GJO原理,在不同维度条件下选取4个标准函数对GJO进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果作对比.其次采用小波包变换(WPT)对逐月水面蒸发量时序数据进行分解处理,构建XGBoost算法输入输出向量.最后引入GJO算法对XGBoost超参数进行调优,建立WPT-GJO-XGBoost模型对各子序列分量进行预测和重构,并构建WPT-PSO-XGBoost、WPT-GJO-SVM、WPT-PSO-SVM、WPT-XGBoost作对比分析模型.结果表明:在不同维条件下GJO算法寻优精度优于PSO算法.WPT-GJO-XGBoost模型对龙潭站、董湖站、西洋站水面蒸发量预测的平均绝对百分比误差分别为5.491%、4.943%、5.024%,平均绝对误差分别为4.70、3.37、3.39 mm,预测精度优于WPT-PSO-XGBoost、WPT-GJO-SVM、WPT-PSO-SVM模型,远优于WPT-XGBoost模型.GJO算法能有效调优XGBoost超参数,提高XGBoost预测性能,超参数调优效果优于PSO算法. 展开更多

关键词 水面蒸发量 预测模型 金豺优化算法 小波包变换 仿真测试

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