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针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM2.5质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差ERMS为6.65μg/m3,平均绝对值误差EMA为3.20μg/m3,拟合优度(R2)为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m3,平均绝对值误差降低了10.03μg/m3 相似文献