ABC-BP神经网络对AERMOD模型敏感参数的预测及应用

被引：3

作者：

杨庭清 ^{[1
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姜烨 ^{[1
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陈建英 ^{[1
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徐正蓺 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院上海高等研究院

[2] 中国科学院大学

[3] 上海科技大学信息科学与技术学院

来源：

辽宁工程技术大学学报(自然科学版) | 2018年 / 37卷 / 01期

关键词：

现场救援; 短时风速预测; 人工蜂群算法; BP神经网络; AERMOD模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为提高短时风速预测精度,提出人工蜂群算法(ABC,Artificial Bee Colony algorithm)优化BP神经网络的方法对短时风速进行预测.首先验证了ABC算法性能;接着利用ABC算法对BP神经网络的权值和阈值优化并进行风速预测;然后将预测结果与PSO-BP神经网络以及GA-BP神经网络进行比较分析.对比结果表明,本文提出的方法对短时风速序列的预测精度优于其他方法,预测误差率为1.82%;最后分析了短时风速在应急救援系统中的应用可行性并实现了AERMOD模拟气体扩散态势应用.结果表明,本论文提出的方法可以使AERMOD模型为应急救援提供更加准确的决策依据.

引用

页码：198 / 204

页数：7

共 20 条

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