四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

基于递阶遗传算法和BP网络的模式分类方法

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的模式分类模型.现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定.利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定.以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其它模式分类模型相比较,结果证明该模型更优,分类精确度更令人满意的,所提出的方法是可行的.     

基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型.现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定.利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定.以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较.结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意.根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的.     

连续参数小波神经网络的递阶遗传训练方法

提出递阶遗传训练方法用于训练连续参数小波神经网络的参数及其结构.现有的连续参数小波网络训练方法大多只能训练网络的参数,包括平移参数、伸缩参数和权值,而网络的结构得预先用某种方法确定.应用递阶遗传算法能够把网络的结构和参数同时通过训练确定.利用混沌时间序列数据进行仿真,结果证明该模型具有较高的预测精度,提出的方法是可行的.     

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。     

模糊系统的一种结构设计方法及经济系统应用

针对模糊系统的特点,根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计.现有的模糊系统设计方法大多只能训练系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定.利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定.利用该方法在非线性经济系统进行仿真,并与BP神经网络的预测结果进行比较,证明该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络

提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法。它具有较高的学习效率，并能同时确定径向基神经网络的结构和参数。利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测，取得了较好的效果。     

改进GA神经网络在可持续发展水平研究中的应用

传统的可持续发展水平的分级评价其评价体系中的权重一般由专家确定,带有主观性,评价结果缺乏公允.基于此,提出了一种改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了BP网络方法的缺陷.建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性.     

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。     

模糊系统的递阶遗传算法设计新方法

针对模糊系统的特点和根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计模糊系统。现有的模糊系统设计方法大多只能训练模糊系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定。通过对混沌时间序列进行预测仿真,结果证明用该方法设计的模糊系统预测的精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。     

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.     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。     

基于T-S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用

采用基于 T-S模型的模糊神经网络 ,用改进的遗传算法来训练网络权值 ,隶属函数参数调整算法则采用动量法和学习率自适应调整相结合的策略 ,以上证指数和厦新电子 (个股 )为研究对象予以建模和预测 .结果表明 ,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力 ,对股票市场或类似的非线性经济系统的走势研判或其相应预测决策具有较好的应用价值.     

BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络自适应学习算法,又将其编制成计算机程序,使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力.计算结果表明:BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势.     

基于结构熵和IGSO-BP算法的动态威胁评估

针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation, BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火虫算法(improved glowworm swarm optimization, IGSO)和BP神经网络相结合的空战动态权值计算方法。该算法采用改进萤火虫算法优化BP网络的权值和阈值,优化后的BP网络能更好地计算不同态势下的威胁指数权值,从而根据威胁估计模型进行威胁评估。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和IGSO BP进行仿真计算。结果表明：结构熵权法能够科学合理地计算各威胁指数权值,IGSO BP算法可有效解决空战目标威胁评估问题,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性和准确性上都有明显提高。     

基于RF-GA-BP神经网络的N-乙酰氨基葡萄糖含量预测

为解决微生物发酵法制取氨基葡萄糖(Glucosamine,GlcN)过程中N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,GlcNAc)含量难以在线测量的问题。提出一种由随机森林算法、遗传算法及神经网络算法相结合的改进预测算法。利用随机森林算法中平均不纯度下降的特点,对输入特征进行关联性分析,并通过遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化。以某氨糖生产企业发酵过程中的数据为基础,建立基于RF-GA-BP算法的预测模型。结果表明：该模型对发酵生产过程中N-乙酰氨基葡萄糖含量具有良好的预测能力,所提出的模型兼顾了高精度与快收敛的需求,测试样本预测平均误差低于7%,优于GA-BP模型与传统BP模型。