基于遗传算法的神经网络算法研究

针对神经网络存在许多局部最小点，在某些初值的条件下，算法的结果会陷入局部最小等问题．文章将遗传算法和神经网络相结合，用遗传算法替代BP算法学习网络权值，并将其应用于聚类分析．计算结果表明，遗传算法和神经网络的结合将具有良好的全局搜索能力。     

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。     

改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度.将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度.     

基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型

为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。同时为了加快寻优效率,将排序选择策略与最优保存策略相结合。以某保险公司汽车保险历史索赔数据为样本,采用该算法进行模拟和预测。实证结果表明:相比于IAGA-BP、GA-BP、BP三种算法,该识别算法在识别准确率上有很大提高。     

应用遗传算法和LM优化的BP神经网络模型预测机场道面使用性能

分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能.通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点.通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测.训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中.     

动量化GA-BP算法的全局极小值搜索

针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行"粗"搜索.当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,这样避免陷入局部极小,从而得到了全局最优解.煤矿安全等级预测的实验表明:动量化GA-BP算法能快速、精确地收敛,最终得到问题的全局极小值,取得了满意的预测结果.     

基于主分量分析GA-BP神经网络的人脸识别算法

针对人脸图像数据量大和BP神经网络容易陷入局部最优的问题,提出将主分量分析、遗传算法和BP神经网络相结合的新算法,并将其应用于人脸识别中。利用主分量分析法来处理人脸图像,以减小人脸图像的数据量,再利用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后利用ORL数据库对该算法进行验证。实验结果表明,该算法可以大大减少人脸图像的数据量使收敛速度加快,并且可以克服其陷入局部最优的缺点,提高了识别精度。     

基于改进BP神经网络模型的地面沉降预测及分析

针对区域性地面沉降问题,用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立了地面沉降预测模型．该模型克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点采用后验差检验法对模型拟合结果进行了检验,结果表明模型具有很好地拟合与泛化能力．应用该模型对地下水位影响强度进行了分析,表明地面沉降与地下水位存在一致响应趋势．     

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AZ91镁合金力学性能预测

在合适的参数条件下径向基函数神经网络能够以任意的精度来逼近任意的函数,遗传算法是一种高效的全局寻优的搜索方法.将遗传算法和径向基函数神经网络相结合,建立遗传神经网络,运用到合金设计的性能预测方面.使用简单易行的二进制编码方法,在寻求径向基函数神经网络隐含层神经元最优中心矢量的同时确定其最优个数,通过设定合理的目标函数解决网络函数逼近能力与泛化能力之间的矛盾.试验证明,该方法在合金性能预测方面有较好的效果,能够成为合金设计有力的辅助手段.     

GA-Elman网络的网络控制系统预测

为了消除网络时延对网络控制系统的影响,采用Elman神经网络预测系统时延采样值,并用遗传算法优化神经网络权值阈值.实验仿真表明:经遗传算法优化后的Elman神经网络具有很好的预测精度及动态性能,能够消除时延的影响,并验证了该方法对时延采样值预测的有效性.     

基于遗传神经网络的航空装备故障预测

为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究.采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络.利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势.预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修.     

基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究

基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自适应遗传算法来优化神经网络权值和国值,设计了基于自适应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统．该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势．结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性．     

基于量子差分进化算法的神经网络优化方法

一般的神经网络的结构是固定的,在实际应用中容易造成冗余连接和高计算成本。该文采用了协同量子差分进化算法(cooperative quantum differential evolution algo-rithm,CQGADE)以同时优化神经网络的结构和参数,即采用量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)来优化神经网络的结构和隐层节点数,采用差分算法来优化神经网络的权值。训练后的神经网络的连接开关能有效删除冗余连接,算法的量子概率幅编码和协同机制可以提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。仿真实验结果表明:用训练后的神经网络预测太阳黑子和蒸汽透平流量具有更好的预测精度和鲁棒性。     

基于遗传算法的BP神经网络预测石油单井产量

针对传统预测方法建模复杂且预测精度低、传统BP神经网络算法收敛慢和可能陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法的反向传播神经网络(BPANN-GA)用以预测单井产量,并进行实例分析,获得了较高精度的预测结果.该算法简单实用,预测精度较高,收敛快且避免了陷入局部最优,对石油单井产量预测工作有一定的意义.     

基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究

针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用

提出用遗传学习算法和权重调整BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型；即先通过遗传学习算法进行全局训练，再用权重调整BP算法进行精确训练，使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例，以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量。结果表明，该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点。     

基于遗传-神经网络的交通量预测

分析了遗传算法 (Genetic Algorithm,GA)和人工神经网络 (Artificial Neural Network,ANN)的优缺点 ,在此基础上提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合起来的遗传 -神经网络预测模型 ,并将此模型用于河北省交通量预测 ,其预测结果的精度明显得到提高 ,表明遗传 -神经网络预测模型可以作为交通量预测的一种有效手段。     

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.