【摘要】：首先對標(biāo)準(zhǔn)果蠅優(yōu)化算法FOA進(jìn)行改進(jìn),自適應(yīng)調(diào)整果蠅種群數(shù)量和搜索步長,同時優(yōu)化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率。接著將改進(jìn)的FOA算法AFOA與回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN相結(jié)合,構(gòu)建一個兩階段組合預(yù)測模型(AFOA-ESN),通過AFOA優(yōu)化ESN獲取其關(guān)鍵參數(shù),將優(yōu)化后的參數(shù)輸入ESN,形成最終的組合預(yù)測模型。最后利用該模型進(jìn)行旅游需求預(yù)測。實驗結(jié)果表明,AFOA-ESN模型較自回歸移動平均模型、支持向量機模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、標(biāo)準(zhǔn)ESN網(wǎng)絡(luò)以及其他預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度。
【圖文】：

果蠅優(yōu)化算法(FOA)通過模擬果蠅覓食行為尋找目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解,屬于一種較為新穎的啟發(fā)式算法。FOA算法擁有很強的全局搜索能力和快速收斂性能,算法結(jié)構(gòu)簡單、運行效率高。FOA算法主要包括種群初始化、隨機飛行、確定味道濃度判定值、確定味道濃度、位置標(biāo)記5個步驟。FOA算法的邏輯結(jié)構(gòu)如圖1所示。(1) 種群初始化。

X best =X(bestindex)?????? ??? (20) Y best =Y(bestindex)?????? ??? (21) bestSmell_global=bestSmell?????? ??? (22)(6) 調(diào)整種群規(guī)模和搜索步長。根據(jù)當(dāng)前迭代最優(yōu)解,對下一迭代的種群規(guī)模Sizepop(t+1)和搜索步長StepLength(t+1)進(jìn)行調(diào)整。

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