计算机工程与应用 ›› 2018, Vol. 54 ›› Issue (7): 226-231.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0045
李志鹏,李卫忠,杜瑞超
LI Zhipeng, LI Weizhong, DU Ruichao
摘要: 提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elman神经网络的初始权值和阈值进行寻优,并在此基础上建立目标威胁评估模型。仿真实验表明,自适应磷虾群优化Elman神经网络既保证了一定的收敛速度,又能够使寻优精度得到明显提升,其对测试集的预测结果优于传统Elman神经网络和基本磷虾群优化Elman神经网络,从而验证了算法模型在目标威胁评估中的可行性、有效性。