[发明专利]一种基于改进郊狼算法的ELM神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202111365807.1 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114004326A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 尚尚;张先芝;王召斌;戴圆强;刘明;杨童 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 郭俊玲 |
| 地址： | 212028 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进郊狼算法的ELM神经网络优化方法，通过改进后的郊狼算法寻找ELM神经网络的最优初始化参数，建立基于ELM神经网络的海杂波预测模型，实现对海杂波的预测和抑制，提高了神经网络模型的稳定性和精度。本发明在迭代过程中以一定的概率对郊狼种群进行随机分组，这种方式既保留了分成多个组群分别并行搜索的优势，也加强了整个种群之间的交流与信息共享。采用新型成长公式指导郊狼成长，较好的平衡了算法的开采能力与搜索能力。对组内最优郊狼进行动态莱维变异，郊狼在迭代初期变异的维度更多，帮助探索更多新区域，在迭代后期变异维度减少，可对最优解区域进行精细搜索，增强了种群的多样性，有效避免了陷入局部最优的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 算法 elm 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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