基于改进的粒子群优化神经网络算法的海平面变化预测分析

针对验潮站潮位预报的需求,提出一种基于分群策略的粒子群优化神经网络(SSPSO-BP)的预报方法。该方法通过建立多个不同功能且具有交流能力的智能粒子群,经SSPSO和BP的两次优化,构建潮高预报模型。实验研究表明,SSPSO-BP模型在Oga站的潮位资料上高、低潮位间的时刻基本保持一致,高潮时刻最大潮高差为7.37 cm,低潮时刻最大潮高差为4.21 cm,该模型比标准BP神经网络及PSO优化神经网络在准确度和精度上有了很大的提高,其平均绝对误差、均方误差相较于BP神经网络分别提升了16.2%、79.2%,相较于PSO-BP神经网络提升了13.9%、79.6%。