基于WOA ELM的数字化校园安全评价

基于准确高效地提高校园安全状况评价的精度,采用了鲸鱼优化算法(WOA)改进极限学习机的高校校园安全评价模型,通过将安全管理、校园环境和校园周边环境3个一级指标和影响校园安全的22个因素的二级评价指标得分和高校校园安全综合得分分别作为WOA-ELM的输入和输出,鲸鱼优化算法寻找极限学习机的最优初始权值和隐含层偏置,建立一种高校校园安全的WOA-ELM评价模型。研究结果表明,与GA-ELM、PSO-ELM和ELM相比,WOA-ELM模型的高校校园安全评价精度可以达到99.2%,为高校校园安全评价提供了新的方法。