基于果蝇算法优化极限学习机的体育竞赛成绩预测研究

基于组合变异的果蝇优化算法
王颖;蔡忱
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2018(35)5
【摘要】针对原始果蝇优化算法在寻优过程中存在易于陷入局部极值的不足,提出一种基于组合变异的果蝇优化算法.在算法陷入局部极值时引入组合变异策略,更新种群飞行方向,增强种群逃逸能力,使算法继续迭代寻找全局极值.选取6个基准函数进行实验仿真,实验结果表明:基于组合变异的果蝇优化算法较好平衡了算法局部搜索能力和全局开采能力,使算法在收敛速度和收敛精度方面均获得较大提高.
【总页数】5页(P100-104)
【关键词】果蝇优化算法;组合变异;函数优化
【作者】王颖;蔡忱
【作者单位】华北电力大学控制与计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究 [J], 杜晓昕;张剑飞;郭媛;金梅
2.基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法 [J], 张彩宏;潘广贞
3.一种基于随机数扰动变异的果蝇优化算法 [J], 张超;魏三强;罗颖
4.基于柯西变异的果蝇优化算法 [J], 郭德龙;杨楠;周永权
5.基于柯西变异的果蝇优化算法 [J], 韩旭明;邱兵;刘翘铭;周丽媛;王丽敏
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极限学习机在预测和优化中的应用极限学习机是一种新型的人工神经网络算法，它能够快速训练出高度精确的预测模型，是目前比较流行的机器学习算法之一。

由于极限学习机在预测和优化领域中的独特性，它广泛地被应用于各种领域，如金融预测、医药研究、图像识别、机器人等。

本文将介绍极限学习机在预测和优化中的应用，并探讨它的优缺点。

一、极限学习机简介极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种基于单层前向神经网络结构的机器学习算法。

它主要有两个步骤：首先随机生成神经元的权值和偏置，然后通过激活函数将输入值映射到神经元的输出值，最后将输出值作为预测结果。

相比于传统人工神经网络模型，ELM具有快速收敛、低存储和计算成本等优势。

二、ELM在预测中的应用1. 金融预测金融预测一直是经济学家和投资者关注的重点。

通过对历史数据的分析，可以预测未来的市场趋势和股价涨跌。

ELM在金融预测领域已经被广泛应用。

例如，通过ELM可以预测股票的收盘价、期货的价格等等。

ELM在金融预测领域的应用，有效地提高了数据的处理效率和预测精度，帮助投资者做出更稳健的投资决策。

2. 医药研究医药研究是一个长期且高风险的过程。

通过对大量的药物试验数据进行分析，可以挖掘出药物的性质和作用。

ELM在药物研究中的应用，可以有效地预测药物的活性和毒性，并优化药物设计过程。

例如，通过ELM可以预测药物对人类细胞的毒性，从而降低药品的副作用。

三、ELM在优化中的应用1. 图像处理图像处理是一个需要大量计算的领域。

通过ELM可以有效地处理和优化图像，减少计算时间和能源消耗。

例如，通过ELM可以快速地识别图像中的物体，从而更好地理解图像内容。

2. 机器人控制机器人控制需要高度精准的指令和反馈，以实时控制机器人的运动。

通过ELM可以实现机器人的自主控制和优化，避免机器人的运动出现偏差和错误。

四、ELM的优缺点ELM相比于传统的神经网络算法具有以下优点：1. ELM可以在一个较短的时间内进行训练，而不需要进行大量的迭代，可以快速地处理海量数据。

改进果蝇算法优化加权极限学习机的入侵检测
党建武;谭凌
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2021(33)2
【摘要】提出一种改进的果蝇算法优化加权极限学习机入侵检测算法,利用加权极限学习机训练时间短、泛化性能好等优点,对NSL-KDD入侵检测数据集中的不均衡现象,增加少数类攻击的权重,使对网络攻击中稀有攻击的检测率比传统机器学习方法有大幅提高;用迭代步长自适应调整的果蝇优化算法,对加权极限学习机中的隐含层输入权值和偏置进行全局寻优,以避免算法陷入局部最优解,实现了对NSL-KDD入侵检测数据集的分类。

实验表明:本算法对稀有攻击的检测率和分类准确率均有提高,误报率有所降低。

【总页数】8页(P331-338)
【作者】党建武;谭凌
【作者单位】江西财经大学软件与物联网工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于果蝇算法优化极限学习机的体育竞赛成绩预测研究
2.基于加权极限学习机的网络入侵检测
3.基于灰狼算法优化核极限学习机的网络入侵检测研究
4.基于果蝇
算法优化极限学习机模型的水库地形分析5.改进布谷鸟算法优化极限学习机的网络入侵检测
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基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析
张健男;张晓天;姚广智;胡继匀;侯凯元
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2024(40)2
【摘要】针对风功率预测数据精度较低,可信度难以度量的问题,研究了基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析方法。

采用一次指数平滑方法平滑处理风功率预测的历史风速数据,将完成平滑处理的数据输入LSSVM风功率预测模型中,
该模型设置线性最小二乘系统作为支持向量机的损失函数。

选取果蝇优化算法优化LSSVM风功率预测模型,设置风功率预测的均方根误差作为果蝇优化算法的适应度函数,获取LSSVM风功率预测模型的最优参数,量化分析了风功率预测数据可信度。

实验结果表明,该方法预测风功率的均方根误差低于0.3,具有较高的风功率预测数
据可信度。

【总页数】4页(P217-220)
【作者】张健男;张晓天;姚广智;胡继匀;侯凯元
【作者单位】国家电网公司东北分部
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.基于灰色关联分析和黑洞粒子群优化算法的短期风电功率预测
2.基于改进果蝇神经网络的短期风电功率预测
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基于小波变异果蝇优化支持向量机短期负荷预测方法研究熊军华;牛珂;张春歌;李铎;谢飞【摘要】预测精度是电力负荷预测的重要指标.为增强预测精度,提出基于小波变异果蝇优化的支持向量机预测模型(WFOAAM-LSSVM).利用小波对负荷数据进行预处理,分解成不同尺度的负荷曲线,加强历史数据规律性和随机性.针对果蝇算法寻优精度不高和易陷入局部最优的不足,利用群体适应度方差和当前最优解判断是否陷入局部最优,再进行最优个体扰动和高斯变异操作,对变异后的果蝇个体二次寻优,使支持向量机预测模型精度得到明显增强.利用WFOAAM-LSSVM对2015年河南省某地区历史负荷数据对未来几日预测,并与支持向量机模型以及粒子群优化的支持向量机模型预测结果对比.结果表明:基于小波变异果蝇优化的支持向量机短期负荷预测精度高,具有很好的实际应用意义.%Prediction accuracy is an important index of power load forecasting. In order to enhance the accuracy of prediction, this paper presents support vector machine prediction model based on wavelet transform and the mutant fruit fly parameter optimization algorithm (WFOAAM-LSSVM). The load data are pretreated by wavelet transform, and the load curves are decomposed into different scales, in order to strengthen the regularity and randomness of historical data. In order to overcome the problems of low convergence precision and easily relapsing into local extremum in basic fruit fly optimization algorithm (FOA), and on the condition of basic FOA's trapping in local extremum judging from the population's fitness variance and the current optimal, it carries out optimal individual disturbance and Gauss mutation operation and optimizes mutated replicates again to jump out of localextremism and continue to optimize. The accuracy of prediction model is obviously enhanced. The next few days of historical load data of a certain area of Henan Province in 2015 is predicted by using WFOAAM-LSSVM, and the prediction results of support vector machine model and the particle swarm optimization model of support vector machine model are compared. The results show that WFOAAM-LSSVM has high precision in short term load forecasting, and it has a very good practical significance.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2017(045)013【总页数】7页(P71-77)【关键词】支持向量机;粒子群算法;变异果蝇算法;小波分析;短期负荷预测【作者】熊军华;牛珂;张春歌;李铎;谢飞【作者单位】华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045;华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045;华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045;华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045;华北水利水电大学电力学院,河南郑州450045【正文语种】中文在北京召开的“2016年经济形势与电力发展分析预测会”提出电力行业不断迈上新台阶，支撑经济社会发展能力显著增加，但是地区性产能结构过剩问题逐渐显现。

《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FFOA）是一种基于生物启发式的优化算法，灵感来源于果蝇在寻找食物过程中的行为。

该算法通过模拟果蝇的觅食行为，利用果蝇对果实的趋食性以及飞行过程中的随机性，进行全局搜索和局部搜索的平衡，从而找到最优解。

近年来，果蝇优化算法在多个领域得到了广泛的应用和研究。

本文将介绍果蝇优化算法的基本原理、特点、应用领域以及研究现状。

二、果蝇优化算法的基本原理果蝇优化算法的基本原理包括初始化、搜索、评估和更新四个步骤。

首先，算法随机生成一定数量的解作为初始解集，每个解代表一个果实的坐标。

然后，根据果实的“香味”（即目标函数值）进行搜索，寻找更优的解。

在搜索过程中，算法利用果蝇的趋食性和随机性，不断调整搜索方向和范围。

当找到更优的解时，算法会更新解集，并将该解作为新的起点进行下一轮搜索。

重复上述步骤，直到满足算法的终止条件（如达到最大迭代次数或解的改进幅度小于一定阈值）。

三、果蝇优化算法的特点果蝇优化算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、鲁棒性好等特点。

由于算法利用了果蝇的趋食性和随机性，能够在搜索过程中平衡全局搜索和局部搜索，从而找到最优解。

此外，算法的参数设置相对简单，易于实现。

四、果蝇优化算法的应用领域果蝇优化算法在多个领域得到了广泛的应用，如函数优化、组合优化、图像处理等。

在函数优化方面，果蝇优化算法可以有效地解决复杂的多维函数优化问题。

在组合优化方面，可以应用于旅行商问题、作业调度问题等。

此外，果蝇优化算法在图像处理方面也有很好的应用前景，如图像分割、图像识别等。

五、研究现状与展望目前，果蝇优化算法的研究正在不断深入，越来越多的学者将其应用于不同领域的问题求解中。

未来，果蝇优化算法将进一步拓展其应用范围，并与其他优化算法进行融合，以提高求解效率和精度。

同时，对于算法本身的改进和优化也将成为研究的重要方向。

以果蝇算法为主的群智能算法优化研究发布时间：2022-09-12T08:12:34.127Z 来源：《建筑实践》2022年第5月9期作者：王凯，容静[导读] 果蝇算法是一种群智能算法，通过仿照果蝇的觅食方式来实现全局优化，王凯，容静王文贯广西建设职业技术学院土木工程学院，广西南宁 530007摘要：果蝇算法是一种群智能算法，通过仿照果蝇的觅食方式来实现全局优化，由模拟果蝇群体通过视觉、嗅觉和群体之间的相互竞争和合作而搜寻食物的过程，在很多领域发挥了巨大作用。

果蝇（FOA）算法和粒子群（PSO）算法、遗传（GA）算法相对比，有计算量小、计算速度快、精度较高的优势，参数容易调节，算法流程相对容易，可以实现高效率的理解仿真，迅速的收敛速率和较强的寻优功能也成为了它非常大的优势。

关键词：果蝇算法；优化；群智能1.引言群智能（Swarm）算法是在模仿群居动物协同达成任务的基础上产生的，一般用来处理各类复杂问题，模拟人类思维变化的社会行为是群智能探究学习的下一步任务。

人们的行为和思想等在任何时候都会由于彼此之间的影响从而变的很相似，这些就导致了道德规范及文化和形成。

与果蝇、鸟群的“思想碰撞”不同，人类的两种思想交汇于一处称之为“认同”或“一致”，如某个人的思想共同认知空间里的一点，那应该尽力接近它，相反则应疏远它，因此就形成了我们的社会共识：道德规范和习俗等。

Beni、Hackwood等最早研究并提出了群智能（Swarm），他们提出的的概念只是针对于机器人系统而言的。

随着蚁群算法等的相继诞生，Holland发现了复杂适应系统，群智能思想就此诞生。

2001年，Kennedy等总结了群智能算法和理论，他们认为Bonabeau等定义中“主体”的特殊性和自治性是很多群体没有的，它会严重阻碍群智能的大力推广和发展。

现如今，学术界仍然在讨论群智能的定义，很多理论还不是很成熟，但它拥有处理复杂系统的能力，这使得更多的专家们开始研究群智能理论。

《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是一种新型的优化算法，它以果蝇觅食行为为灵感，通过模拟果蝇的寻食行为来寻找最优解。

该算法具有简单易行、收敛速度快、全局搜索能力强等优点，因此在众多领域得到了广泛的应用。

本文将介绍果蝇优化算法的基本原理、特点及在各领域的应用研究。

二、果蝇优化算法的基本原理果蝇优化算法的基本原理是模拟果蝇在寻找食物过程中的行为。

算法首先随机生成一组解，然后根据一定的评价函数计算每个解的适应度。

接着，算法通过果蝇的嗅觉和视觉机制，逐步向最优解逼近。

在寻优过程中，果蝇会根据食物源的气味和亮度信息不断调整其飞行方向和速度，以寻找更优质的食物源。

当果蝇找到更优质的食物源时，会利用其嗅觉和视觉机制与其他果蝇共享信息，使得整个群体逐渐向最优解靠拢。

三、果蝇优化算法的特点果蝇优化算法具有以下特点：1. 简单易行：算法实现简单，易于理解和操作。

2. 收敛速度快：算法具有较快的收敛速度，能在较短的时间内找到较优解。

3. 全局搜索能力强：算法通过模拟果蝇的觅食行为，具有较强的全局搜索能力，能够找到更好的解。

4. 鲁棒性好：算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。

5. 易于与其他算法结合：果蝇优化算法可以与其他优化算法相结合，形成混合优化算法，进一步提高优化效果。

四、果蝇优化算法的应用研究果蝇优化算法在众多领域得到了广泛的应用，如函数优化、组合优化、图像处理等。

下面将分别介绍这些领域中果蝇优化算法的应用研究。

1. 函数优化：果蝇优化算法可以用于求解各种函数的最优解。

例如，可以通过果蝇优化算法求解多元非线性函数的极值问题，以获得更优的解。

2. 组合优化：果蝇优化算法也适用于解决组合优化问题。

例如，在路径规划、网络流等问题中，可以利用果蝇优化算法寻找最优路径或最优网络结构。

3. 图像处理：果蝇优化算法还可以用于图像处理领域。