基于WPA-WOA-BP神经网络的PM 2.5 浓度预测

针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题，利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值和阈值，构建WPA-WOA-BP神经网络模型，并对PM2.5浓度进行预测。实验结果证明，WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高，可用于PM2.5浓度的预测，且预测精度优于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。