AS-FOA优化GRNN网络的财务预警研究

针对果蝇算法在复杂情况下寻优时易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应变步长果蝇算法(AS-FOA)。采用改进果蝇算法寻找GRNN网络最优参数,并利用财务数据进行危机预警以验证算法的可行性。AS-FOA算法通过赋予果蝇两次随机方向,同时引入稳定阈和适应度步长因子的概念,界定了果蝇的活跃与稳定状态,有效解决了寻优过程中因陷入局部最优而导致的收敛缓慢和低精度问题。实验表明:AS-FOA能够快速找到GRNN网络中的最佳参数,且应用于财务数据后达到的预警准确率较高。     

基于CVFOA-GRNN的飞机液压系统的故障诊断研究

针对飞机液压系统故障具有随机波动性和非线性的特点,基于仿真获取故障和正常数据建立液压系统故障诊断模型.因果蝇优化算法(FOA)寻优易陷入局部最优,改进果蝇优化算法的初始值散列方式和寻优步长,构建混沌变步长果蝇优化算法.通过改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络(GRNN),提高GRNN的非线性学习能力,最终构建CVFOA-GRNN (chaotic variable step size fruit fly optimization algorithm GRNN)模型.实验表明相比FOA-GRNN、GRNN和BP模型,本文模型在性能上更稳定、收敛更快,应用于液压系统故障诊断准确度更高,具有实用价值.