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一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法

Name: 一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法
Brand: 合肥浩的科技有限公司
SKU: 202310793267X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310793267.X 📄 发布日：2025/10/22

著录项目信息

申请日

2023-06-30

公开号

CN116910542B

公开日

2025-04-22

申请人

合肥浩的科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06N3_006 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06N7_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法神经网络环境监测

应用场景

废气排放监测, 空气污染预警, 环境保护, 工业污染源监管

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摘要

一种基于改进蜣螂算法优化Elman神经网络的废气污染预测方法，通过对采集目标的尾气数据集信息进行处理；将处理好的数据集划分为训练集和测试集，并确定Elman神经网络模型的权值和阈值以及承接层值，设置网络参数；利用经过Logistic‑Tent‑Tan混沌映射公式和振荡算子改进后的蜣螂算法获取最优值，并将获取的最优值作为Elman神经网络的最优权值和阈值；最后输出预测结果。蜣螂算法通过加入振荡算子和logistic‑tent‑tan混沌映射进行优化改进，将具有比原算法更好的寻优性能。本发明克服了Elman神经网络训练周期长、精度不高、容易陷入局部最优值的问题。可以提前预测污染物浓度，及时向监测人员提供参考，制定应对措施，减少污染风险，降低人工成本。较原Elman神经网络预测效果更佳，误差值更小。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20251021

?? 专利权的转移：

20250422

✅ 授权

20231107

?? 实质审查的生效：

20231020

📄 公开

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