混合遗传蚁群算法优化BP神经网络预测空气质量

为了进一步提高空气质量指数预测精度 提出一种混合遗传蚁群算法优化BP神经网络的方式对空气质量指数进行预测. 首先初始化蚁群算法的信息素分布 对不满足适应度条件的进行遗传算法的交叉变异操作 进而计算蚁群的状态转移概率和信息素浓度 当适应度值满足条件要求时 将寻优结果作为BP神经网络的最优权值和阈值 来改善单一BP神经网络的不足. 最后通过运用西安市的空气质量指数日历史数据进行验证 实验表明 本文所提模型的各个评价指标相对其他对比模型误差更小 在预测精度方面具有更高的说服力 因此能够有效地预测空气质量指数.