基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法优化BP神经网络的PM浓度预测

基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法优化BP神经网络的PM浓度预测

在本文中，我们将介绍一种基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法（Sine Chaotic Mapping Sparrow Optimization，SCMSO）优化BP神经网络（Backpropagation Neural Network，BPNN）用于PM（颗粒物）浓度预测的方法。我们将提供相应的MATLAB代码以供实现和参考。

1. 引言
   空气污染已经成为当今社会面临的严重问题之一。准确预测和监测颗粒物（PM）浓度对于改善空气质量和保护人类健康至关重要。BP神经网络是一种常用的预测模型，然而，其性能往往受到局部最优解和收敛速度较慢的限制。为了克服这些问题，我们引入了SCMSO算法来优化BP神经网络，以提高PM浓度预测的准确性和效率。

2. SCMSO算法
   SCMSO算法是一种基于混沌映射和麻雀算法的优化算法。它通过引入Sine混沌映射作为麻雀算法的局部搜索机制，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。SCMSO算法的步骤如下：

步骤1: 初始化参数
设置种群大小、最大迭代次数等参数，并初始化种群位置和速度。

步骤2: 计算适应度值
将种群位置作为输入，利用BP神经网络计算适应度值。

步骤3: 更新麻雀位置和速度
利用Sine混沌映射更新麻雀的位