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.     

一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷，研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术，设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA，已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明，该算法具有较强的收敛性和鲁棒性，其应用效果很好。     

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。     

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.     

基于遗传算法的改进BP算法在水污染预警应用

遗传算法与BP神经网络结合,建立嘉陵江水污染颓警系统。通过遗传算法为BP神经网络提供训练样本集,利用改进的BP算法进行训练学习。该BP算法有效控制了陷入局部极小。将学习后的系统用于嘉陵江水污染预测,结果表明该系统提高了嘉陵江水污染预警的准确性和实时性。     

基于BP神经网络和遗传算法技术的边坡稳定性评价

本文将BP神经网络和遗传算法技术应用于边坡的稳定性评价,通过对标准BP算法进行改进,提出了用遗传算法优化神经网络的GA-BP算法,这样既发挥了神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,实现了两者的优势互补,也加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力。     

一种基于决策树和遗传算法-BP神经网络的组合预测模型

设计了基于决策树和GA-BPNN(遗传算法-BP神经网络)组合预测模型,通过决策树分类贡献优先特征选择方法解决了BP神经网络的输入参数难选取的问题;利用改进遗传算法的全局择优能力,解决了BP神经网络由于随机选取初始权值导致易陷入局部极小值的缺陷。实验证明,组合预测模型能自学习专家经验,准确地对职业能力进行智能预测。     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域，介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，取代了一些传统的学习算法，设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明，基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题，而且预测精度较高。     

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。     

基于遗传神经网络的混合气体识别研究

针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7 %降为12.1 %,平均误差从5.4 %降为3.5 %,识别效果得到了提高.