Resumen

En este documento, estudiamos el algoritmo de red neuronal radial para la economía circular de bajo carbono en áreas forestales, diseñamos un modelo de evaluación de desarrollo acoplado, estudiamos su modo de operación de ideas algorítmicas y la fórmula de actualización obtenida por el algoritmo estándar, y finalmente optimizamos la red neuronal RBF mediante el algoritmo de enjambre de partículas. Después de un análisis profundo del algoritmo de enjambre de partículas, se propone un algoritmo de enjambre de partículas mejorado para mejorar la precisión de búsqueda y la capacidad del algoritmo mediante el ajuste no lineal de los pesos de inercia e introduciendo el factor de valor extremo promedio, en respuesta a los problemas de convergencia prematura y mala capacidad de búsqueda que aparecen en el algoritmo de enjambre de partículas. A través del análisis y evaluación de la interacción entre el ecosistema industrial y la emisión de carbono, se identifican los principales factores influyentes en la emisión

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Red neuronal radial; Economía circular baja en carbono; Modelo de evaluación del desarrollo acoplado; Ideas algorítmicas; Algoritmo de enjambre de partículas; Ecosistema industrial
• Keywords:Radial neural network; Low-carbon circular economy; Coupled development evaluation model; Algorithmic ideas; Particle swarm algorithm; Industrial ecosystem