基于PCA-GABP的高技术企业信用风险评价

针对高技术企业信用风险评价中高维、非线性的问题,提出基于主成分分析与遗传算法的改进BP神经网络相集成的高技术企业信用风险评价方法.首先利用主成分分析对高技术企业信用风险评价指标体系降维,并运用降维数据,建立关于高技术企业信用风险评价的GABP神经网络的模型.最后通过实证分析,验证该方法的可行性.     

遗传算法BP神经网络在变形监测中的研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的概念和基本理论,详细阐述了遗传算法优化的BP神经网络和BP神经网络这两种神经网络模型,深入分析了两种模型在基坑水平位移监测的数据预报,指出了遗传算法优化的BP神经网络模型具有更好的预测效果.     

神经网络在企业信用信息数据分析中的应用

以企业信用评级知识为基础，运用数据挖掘中的神经网络技术，研究企业信用评级中的神经网络结构，进行企业信用评级模型——神经网络感知器的新探索．以此制定相应的信用政策，控制企业的信用风险．     

基于优化的GA-BP及其在葡萄酒质量预测的应用

针对BP神经网络模型在输入时因随机产生的权值和阈值导致模型的训练精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的方法.遗传算法在寻优方面有很好的效果,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值来提高模型的训练效率,并对神经网络的学习率进行优化,建立GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒质量预测.结果表明,对比于传统的BP神经网络,基于自适应遗传算法优化的BP神经网络的模型在精确度上更高,模型的泛化能力也更好,对于葡萄酒加工企业具有实际参考价值.     

进化BP神经网络的围岩位移预测

利用遗传算法,在BP神经网络模型的基础上, 从连接权、网络结构和学习参数等三方面进行了进化,得到了进化BP神经网络模型,并在VC 6.0平台的基础上自主开发了遗传算法进化BP神经网络预测系统,且采用十进制编码.将该系统运用于通渝隧道围岩预测中,其预测结果表明,进化的BP神经网络模型在训练时的迭代次数比未进化的BP神经网络模型下降了约9倍,提高了运算的效率,其预测结果也较准确.     

基于改进遗传算法的BP神经网络及应用

结合遗传算法及神经网络各自的优点,利用改进遗传算法对BP神经网络的连接权进行优化,并提出了一种新的编码方式.通过与时间序列模型对比,基于改进遗传算法的BP模型效果更好.     

基于神经网络的企业信用评估模型

在分析信用评估重要性和信用评估国内外现状的基础上,提出了用于企业信用评估的指标体系,给出了指标体系中离散数据的量化方法和指标数据的归一处理方法.根据这一指标体系建立了基于BP神经网络的企业信用3层神经网络评估模型.该模型通过给定的教师数据训练后,具有了对企业信用的预测功能.实验结果证明,该模型用于企业信用评估,减少了企业信用评估传统的定性方法中权重确定的人为因素,评估正确率达到了92.2%.     

一种BP神经网络优化算法在配电网故障定位的研究

根据BP神经网络建立配电网网络结构模型,针对BP神经网络在配电网故障定位中精准度不高的问题,在BP神经网络的基础上引入遗传算法,通过遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值的选择做出改进,使改进后的BP神经网络能够对初始值的预测更加准确.仿真实验证明了改进后的BP神经网络在配电网故障定位中的可行性,故障定位准确度有了很大的提高.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于遗传神经算法优化的汉语分词模型

针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,本文将基于遗传的BP神经网络算法用于汉语分词模型,此模型结合了遗传算法和BP网络的优点.实验结果表明:该优化模型完全达到了汉语分词要求,并且在分词速度上也明显优于传统的BP神经网络,具有高精确性、收敛速度快等特点.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

基于遗传神经网络的纱线质量预测

针对基于单一BP神经网络的纱线质量预测模型的不足,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络的纱线质量预测模型,采用遗传算法完成对神经网络权值和阈值空间的寻优搜索,以提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.通过试验表明,基于遗传算法优化的神经网络可以提高纱线质量预测模型的精度和稳定性,其性能优于基于单一BP神经网络模型的纱线质量预测.     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

基于BP神经网络的杭州紫之隧道最大地表沉降预测

杭州紫之隧道浅埋暗挖北段处于地下水丰富的软弱地层中,施工过程中产生的地表沉降量难以控制,波动范围较大.为了准确评估施工风险,采用BP神经网络对最大地表沉降进行预测.首先对地表沉降的影响因素进行选取和量化,构成样本数据组.然后通过试错法,建立预测精度最高的一般BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络模型,研究发现BP神经网络在预测地表沉降方面效果较好,且使用遗传算法可以进一步提升预测精度.接着探讨了地层渗透性对BP神经网络预测精度的影响,研究发现不考虑地层渗透性会使预测精度大幅下降.最后对BP神经网络模型参数进行了敏感性分析,揭示了预测沉降的变化趋势符合客观变形机理.     

基于遗传神经网络的城镇基准地价评估应用——以广西灌阳县为例

提出了一种融合遗传算法与BP神经网络的城镇基准地价评估模型。该模型以正方形网格作为基本评价单元,以遗传算法优化BP神经网络连接权值,以BP神经网络训练样本数据,实现其他网格地价的模拟与预测。结果表明,遗传算法可以有效增强BP神经网络快速学习网络权值能力和克服收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,BP神经网络的网络训练学习与自适应性符合处于动态变化的土地价格发展要求,呈现出广阔的应用前景。     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型.     

基于GA-BP神经网络算法的马铃薯晚疫病预测模型

应用基于遗传算法的BP神经网络构建马铃薯晚疫病预测模型,对原始样本进行归一化处理,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值、阀值,通过BP神经网络训练构建马铃薯晚疫病预测模型,利用遗传算法来改善BP神经网络算法本身的缺陷,提高学习精度,预测准确度.仿真结果表明,GA-BP神经网络模型预测准确度较高,误差率较低,稳定性较好.实践证明,将GA-BP神经网络算法应用于马铃薯晚疫病预测模型中是可行的,能够实现晚疫病流行程度的快速预测.