混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型

神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。     

混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究

在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。     

一种基于遗传算法的小波神经网

网络的优化学习是人工神经研究中的一个重要问题.将遗传算法全局性优化搜索和小波分析的时-频局部性特点相结合,本文提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络--遗传算法小波神经网络(WNNGA).三位异或问题和双螺旋问题的实验结果证明,遗传算法小波神经网络不仅继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,而且具有遗传算法全局快速寻优的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法.     

干燥过程模糊神经网络控制器的设计与仿真

为了准确控制干燥过程的温度和湿度,提高谷物干后品质,设计了一种基于改进遗传算法的干燥过程模糊神经网络控制器.利用模糊算法解除温湿度的耦合作用,采用神经网络实现模糊逻辑控制的全过程和信号的非线形处理,将训练好的被控对象网络模型与模糊神经网络控制器联成闭环回路,应用改进遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行自适应调整.在仿真实验中,将所设计的控制器与常规PID控制器和经典模糊控制器进行比较,结果表明所设计的模糊神经网络控制器具有较好的性能,满足了谷物干燥过程的控制要求.     

基于GA的模糊神经网络控制器的设计与仿真

提出了一种基于改进遗传算法（GA）训练结构和参数的神经网络控制的算法，它采用并行的模糊推理网络，具有自适应自学习的特点，将该算法得到的控制器用于实际工业对象模型的温度控制仿真，结果令人满意。     

一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

基于改进BA网络的遗传算法

遗传算法是基于生物进化论设计的一种自然启发式算法,在众多领域都有广泛应用。目前对于遗传算法的研究主要集中于:遗传算法的理论研究、遗传算法的改进及应用。复杂网络是研究由众多个体组成的集体行为和个体间关系的有力模型。为了改进遗传算法性能,在已有的复杂网络与遗传算法相结合的成果基础上,提出了一种基于改进BA网络的遗传算法,实现了对网络结构进一步的改进,并改进了传统遗传算法的选择策略以及为了应对网络中节点的递增采用的种群规模自适应策略,通过数值实验验证了改进算法的性能,结果表明改进算法对于不同类型的函数的寻优能力要优于基本遗传算法以及基于普通BA网络的遗传算法。研究结果对于遗传算法的改进具有一定指导作用。     

杂合遗传算法与计算智能

基于遗传算法的杂合系统是将遗传算法引人已有的系统算法、启发式优化策略及领域知识获取与优化等问题时，产生的一种新型的综合性算法结构设计策略．本文对遗传算法与神经网络、遗传算法与模糊逻辑，以及遗传算法与专家系统的杂合等问题进行了系统的研究与评述.     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出了一种神经控制器的设计方法。通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得了基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器。最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果。     

Artificial Neural Network for Combining Forecasts

ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＣｏｍｂｉｎｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｓ￥ＳｈａｎｍｉｎｇＳｈｉ，ＬｉＤ．Ｘｕ＆ＢａｏＬｉｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｌｏｒａｄｏａｔＢｏｕｌ...     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。     

人工神经网络和GIS在城市防震减灾中的应用

基于组件式GIS(ComponentObjectModel,COMGIS)技术,讨论了BP神经网络和GIS耦合模型在城市防震减灾中的应用。研究表明:商用程序SHAKE91在VB菜单下可直接调用,实现了任意设定地震下地震动影响场计算的模块化;BP神经网络应用于城市建筑物震害预测中,能达到较理想的效果,其计算模型在系统菜单下可直接调用;GIS的空间分析功能可使震害预测结果与建筑物信息进行空间匹配,实现在假定地震的情况下,快速、有效地得出城市建筑物潜在地震灾害的空间分布图,有利于城市防震减灾工作的开展。     

人工神经网络在农业中的应用

人工神经网络是人工智能领域中发展迅速的信息处理技术之一，在简单介绍了人工神经网络的发展和基本结构的基础上，对人工神经网络在农业中用于农业技术管理、分类、预测等方面进行了综述，图１，参２９。     

一种基于遗传算法的新型神经网络设计

神经网络的设计主要集中在网络权值的选取和神经网络结构的确定两个方面 ,与遗传算法结合是目前研究发展的趋势 .本文与一般的基于遗传算法的神经网络设计相比 ,提出一个新型算子—— BP算子 ,并对神经网络的权值和结构同时优化 .仿真结果表明该算法结果比较理想 .     

用神经网络组合预测法估算反舰导弹研制费用

运用BP神经网络组合预测法对反舰导弹研制费用进行估算。首先利用回归分析法建立三元线性回归模型对导弹研制费用进行估算,然后利用3层前馈型BP神经网络对导弹研制费用进行估算,最后利用人工神经网络中的BP网络对所得结果进行组合预测。计算实例表明,使用该组合预测方法所得的预测结果比单使用神经网络或回归分析方法所得结果的总体误差要小,因而该方法是可行而有效的。     

用神经网络组合预测法估算反舰导弹研制费用

运用BP神经网络组合预测法对反舰导弹研制费用进行估算。首先分别利用神经网络和回归分析方法对导弹研制费用进行估算 ,然后利用BP网络对所得结果进行组合预测。计算实例表明 ,使用BP神经网络组合预测方法所得的预测结果比单一使用神经网络或回归分析方法所得结果总体误差要小 ,因而该方法是可行的、有效的。     

一个智能集成的故障诊断系统

针对故障智能诊断中单一专家系统方法和单一神经网络方法中存在的不足 ,本文开发了一个集专家系统、神经网络以及人的“心智”为一体的较为通用的故障诊断系统 ,并将其成功地应用于一个“智能集成的可控硅整流稳压电源故障诊断系突”中 .     

高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型

依据人工神经网络原理 ,建立用于高速公路临时用地复垦土地适宜性的神经网络评价模型 ,利用该模型对京大高速公路山西段临时用地复垦进行了适宜性评价 ,同时探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价中的特点和适用性.