基于SSA-ELM和自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的拉曼放大器設(shè)計

摘要： 提出了一種將樽海鞘群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機與自適應(yīng)差分進(jìn)化算法相結(jié)合的方法，并利用該方法優(yōu)化多泵浦拉曼光纖放大器的參數(shù)配置。采用極限學(xué)習(xí)機構(gòu)建泵浦參數(shù)和拉曼增益之間的非線性映射，并利用樽海鞘群優(yōu)化算法對極限學(xué)習(xí)機參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化獲得最佳模型。對比分析了上述模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的極限學(xué)習(xí)機模型在評價指標(biāo)方面的差異，結(jié)果表明本文所提出的模型預(yù)測性能較好。為了提高增益平坦性，利用自適應(yīng)差...