改进樽海鞘算法的持液率预测模型研究

为了提高对湿气管道持液率的预测精度，文中对输入参数进行灰色关联熵设计，减少单纯关联度设计参数的波动性影响。其次针对一般樽海鞘算法在寻优过程中易出现“早熟”难题，提出双更新机制的樽海鞘算法。它通过双更新机制、参数微调、猴群跳跃策略、衰减因子调整来改进其寻优性能。最后用新改进算法优化BP神经网络持液率预测模型的权值和阈值，其模型所求预测结果与传统BP算法及其他一般算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行对比。仿真实验表明：文中算法新模型求出的预测精度较高、适用范围广，明显优于其他算法，为湿气管道的持液率精确预测提供了一种新方法。