基于Matlab的海洋捕食者算法优化BP神经网络月径流预测

基于Matlab的海洋捕食者算法优化BP神经网络月径流预测

摘要：径流预测在水资源管理和洪涝灾害防控中具有重要的意义。本文提出了一种基于Matlab的海洋捕食者算法（MPA）优化BP神经网络的方法，用于月径流的预测。通过将MPA应用于BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，提高了网络的预测性能。实验结果表明，基于MPA优化的BP神经网络在月径流预测中具有较好的准确性和稳定性。

关键词：海洋捕食者算法、BP神经网络、月径流预测、Matlab

1. 引言
   径流是指自然界中由降雨、融雪以及地下水等因素形成的水体流动过程。准确地预测月径流对于水资源管理、洪涝灾害防控以及农田灌溉等方面起着重要作用。近年来，人工智能和机器学习算法在径流预测领域展现出了广阔的应用前景。BP神经网络作为一种常用的机器学习模型，已经被广泛应用于径流预测中。然而，传统的BP神经网络存在着易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。因此，为了进一步提高BP神经网络的预测性能，本文引入了海洋捕食者算法（MPA）进行网络参数优化。

2. 方法与实现
   2.1 BP神经网络
   BP神经网络是一种前向反馈的多层感知器，由输入层、隐藏层和输出层组成。通过调整网络的权值和阈值，使得网络的输出误差最小化。在月径流预测中，输入层可以设定为历史月径流数据，输出层为待预测的月径流数据。隐藏层的神经元数目和层数可根据实际情况进行选择。

2.2 海洋捕食者算法
MPA是一种启发式优化算法，模拟了海洋生态系统中的捕食者与被捕食者之间的相互作用。算法基于进化思想，通过优化捕食者个体的位置与速度来搜索最佳解。在本文中，将MPA应用于BP神经网络中的初始权值和阈值的优化过程。