基于遗传神经网络的环境质量评价

介绍了基于遗传神经网络的环境质量评价方法.这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.阐述该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确,为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法.     

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.     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

城市环境质量的BP网络综合评价

人工神经网络已广泛用于模式分类与识别等问题，而城市综合环境质量评价是多因子组合的模式判别问题．采用二级 Ｂ Ｐ 网络构造城市综合环境质量评价模型，该模型应用于四川省 １６个城市的环境质量综合评价和排序，研究结果表明， Ｂ Ｐ网络用于环境质量综合评价具有通用性、客观性和实用性．     

高边坡施工期变形预测遗传神经网络模型

基于BP网络存在的不足,将遗传算法引入到BP网络模型中,建立了高边坡施工期相邻层开挖暂停阶段变形预测遗传神经网络模型,对边坡时效变形进行预测,并对预测的结果进行检验,结果表明模型取得较好的预测效果,可供类似工程参考使用.     

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BP神经网络的非平稳时间序列预测

BP网是神经网络时间序列预测方法中最常用的网络。针对BP算法局部搜索能力强,而遗传算法全局搜索优势突出的特点,将二者结合构造遗传BP神经网络,用于非平稳时间序列预测。仿真结果表明,该混合算法不仅提高了学习效率,而且对太阳黑子数预测的准确性高于BP算法、传统统计学预测方法。     

基于遗传优化神经网络的铁路客运量预测研究

采用遗传优化的BP神经网络对铁路客运量的现有数据进行分析,克服了BP网络极易陷入局部解问题,做出合理的客运量预测.首先用遗传算法优化神经网络的连接权, 并在遗传进化过程中保留最优个体的方法,选择权值的最优解来建立遗传优化的BP 网络预测模型, 最后通过铁路客运量数据预测结果的对比仿真实验,表明了该方法的有效性.     

基于遗传神经网络的北京市能源可持续发展能力评价

为了对北京市1995-2006年间的能源可持续发展能力进行评价,找到影响能源可持续发展的主要因素,利用国际原子能机构2005年开发完成的可持续发展能源指标体系,建立了包含16个指标的北京市能源可持续发展指标体系,将遗传神经神经网络模型应用在能源可持续发展评价中.结果表明:除1997年之外,北京市的能源可持续发展水平整体呈现上升趋势:能源消费结构对能源可持续发展的影响最大,大气污染的影响次之,能源利用效率的影响最小.利用遗传神经网络模型评价能源可持续发展能力,是一种有效的方法.     

基于遗传神经网络的冷连轧机轧制压力模型

对鞍网冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷,把遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ,简称ＧＡ）和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及ＧＡ－ＢＰ算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冷连轧机轧制压力模型,通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网     

LM神经网络在环境质量评估中的应用

环境质量评估与社会、经济、管理等各个领域紧密相关,是一个多目标、多层次、多因素的复杂系统工程。神经网络可实现非线性关系的隐式表达,据此提出基于Levenberg-Marquardt神经网络的环境质量评估方法,并用MATLAB实现模拟计算。结果表明,该方法不仅简化了评估过程,而且稳定、快捷,预测结果精度较高。     

基于遗传神经网络的地震综合预测系统研究

提出利用遗传神经网络技术对地震预测建模,其基本思想是利用遗传算法具有全局搜索能力、不易陷入局部极小点的特点优化神经网络的权重和阈值,利用优化的神经网络挖掘地震前兆异常属性和震级之间的潜在的关系,从而实现地震预测.并选取了《中国震例》中的97个样本数据进行实验,震例验证的结果表明,遗传神经网络算法用于大地震综合预测效果较理想.     

人工神经网络在黄河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价地表水环境质量状况,建立了黄河水环境质量评价的BP神经网络模型.仿真结果表明:改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,说明用BP神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

渭河宝鸡段水环境质量的BP人工神经网络分析

选取代表地表水环境质量的五日生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(COD)、高锰酸盐指数、氟化物、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和总氮(TN)等7个指标和地表水环境质量标准(GB 3838-2002)建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型,利用训练好的模型对2009年渭河宝鸡段6个过水断面的水环境质量进行综合评价,结果表明,林家村和胜利桥断面的水环境质量分别为Ⅰ类和Ⅱ类标准,其余4个断面的水环境质量均为Ⅲ类标准.     

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．     

遗传神经网络方法预测地下工程位移演化规律

提出并分析了一种用于隧道和地下结构位移演变预测预报的遗传神经网络方法·应用遗传算法优化传统的神经网络结构,避免了人为选择网络结构的盲目性,较好地解决了神经网络结构选择问题,同时提高了网络学习的效率和推广预测能力;利用这种非线性智能识别新方法,预测下步施工位移变形量,并与工程中监测到的历史数据进行对比分析,以便工程技术人员据此及时调整和优化施工步序,维护地下结构的稳定性·工程实例分析表明,该方法随着样本的积累,预测精度不断提高,并具有实时性的优点,具有广泛的应用前景