文章摘要:针对教与学优化算法（Teaching-learning-based optimization,TLBO）寻优精度低、易陷入局部最优的问题，提出了一种融合认知心理学理论的新型教与学优化算法（Cognitivepsychologyteaching-learning-basedoptimization,CPTLBO）。在教阶段融入“登门槛效应”理论，对于学习有困难的学生设置阶段性学习目标从而提高整体学生的水平；在学阶段加入老师引导机制，提高算法收敛速度；随后，加入自我调整阶段，学生根据“心理控制源理论”可被分为内控型和外控型，不同类型的学生对自身成绩采取不同的归因方式并采取相应措施。利用经典的基准测试函数对CPTLBO进行测验，结果表明改进算法在寻优精度和收敛速度方面具有优势。构建CPTLBO-ELM自来水供水量预测模型，采用CPTLBO算法优化极端学习机的输入权值和隐含层阈值参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。仿真结果表明：用CPTLBO算法优化后的模型预测结果更准确。

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