基于双精英进化樽海鞘群算法优化ELM的焦炭价格预测

焦炭是焦化企业生产的重要工业原料之一，准确地预测其未来价格趋势对焦化企业制定排产计划具有重要意义。极限学习机(ELM)泛化能力强，计算速度快，适合作为焦炭价格预测的模型，但ELM的预测性能受模型关键参数影响较大，故需对其参数进行优化。基于此，文中提出了基于双精英进化樽海鞘群算法的ELM焦炭价格预测方法。首先，采用Logistic混沌映射、改进的收敛因子、自适应惯性权重和双精英进化机制来改进樽海鞘群算法，提出了双精英进化樽海鞘群算法(MDSSA),提高算法的搜索能力；其次，运用MDSSA优化ELM的连接权值与阈值，找到ELM的最优参数组合，构建MDSSA-ELM焦炭价格预测模型；最后，在8个基准测试函数上测试MDSSA的收敛性能，在实际焦炭价格数据集上对MDSSA-ELM模型的预测性能进行实验，实验结果表明，MDSSA-ELM相比其他方法预测能力更优，MDSSA相比其他群智能算法搜索能力更强，为焦化企业实现焦炭智慧排产提供了有效的预测工具。