基于神经网络的精梳毛纺纱线预测

在分析纺纱原理的基础上，采用人工神经网络建立7个不同的模型，预测精梳毛纺的纱线质量和纺纱性能，分别是纱线不匀、粗细节、断裂强力、强力不匀、断裂伸长和断头率。其中断头率由于其复杂的成因，采用了组合神经网络建模。采用工厂实际生产数据进行验证，前6个指标的预测值与实测值之间的相关系数的平方均超过0．9，断头的预测效果相比而言比较差，但相关系数的平方也超过了0．8，表明人工神经网络技术在精梳毛纺纱线预测方面有很大的应用前景。     

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。     

基于遗传算法参数优化的纱线质量预测技术

纱线的质量对纺织品的生产加工至关重要,现有的纱线质量预测方法存在一些不足.基于遗传算法(GA)的搜索寻优技术,对支持向量机(SVM)纱线质量预测模型的参数进行了优化.讨论了参数对SVM模型泛化性能的影响,给出了GA优化策略及相应的算子设计.实例显示,GA可以进一步改善纱线质量预测精度,为小样本下工艺决策提供了新的途径.     

基于遗传神经网络的数字化渐进成形回弹预测

针对传统BP神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,采用遗传算法(GA)对BP神经网络(初始权值、阈值)进行了优化,将人工智能技术和激光扫描测量技术有机结合,建立了金属板材数字化渐进成形回弹预测的遗传神经网络模型,对计算结果与BP神经网络预测结果进行比较,表明遗传神经网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,该模型可用于预测渐进成形工艺参数与回弹量之间的映射关系,为金属板材数字化渐进成形回弹量的预测开辟了一条新的途径.     

基于遗传神经网络的股票价格预测

针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。     

基于遗传神经网络的产品价格预测方法

应用遗传神经网络方法，建立了工业产品预测的神经网络预测模型，并运用遗传算法对建立的神经网络模型的结构和推理参数进行优化，使预测结果更加准确，为工业项目的投资评估提供了一种更为合理的预测方法．     

遗传优化BP神经网络在槽况预测中的应用

针对目前国内对铝电解槽槽况诊断存在的的难度大、效率低等问题,设计了一种以槽电压信号为特征向量的诊断样本和BP神经网络模型.利用BP神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽况进行分析预测.同时本文利用遗传算法的最优搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.通过MATLAB对状态预测算法进行编程.结果显示,对铝电解槽槽况的判断基本正确.     

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。     

A Four-color Matching Method Combining Neural Networks with Genetic Algorithm

A brief review of color-matching technology and its application of printing RGB images by CMY or CMYK ink-jet printers is presented, followed by an explanation to the conventional approaches that are commonly used in color-matching. Then, a four-color matching method combining neural network with genetic algorithm is proposed. The initial weights and thresholds of the BP neural network for RGB-to-CMY color conversion are optimized by the new genetic algorithm based on evolutionarily stable strategy. The fourth component K is generated by using GCR (Gray Component Replacement) concept. Simulation experiments show that it is well behaved in both accuracy and generalization performance.     

遗传算法结合改进前向神经网络进行叶轮设计

为加速遗传算法的进化过程和缩短其进化周期，探讨了将遗传算法融合神经网络进行离心叶轮形状优化设计的方法，即应用神经网格替代有限元法来完成结构优化设计中的静应力分析任务．同时，提出一种改进的前向反馈神经网络(BP算法)，在训练过程中，学习率和动量项依据输出的均方差自适应调整，来加快网络训练速度和改善收敛性．采用混合神经网络的遗传算法对某离心压缩机叶轮进行优化设计，结果表明优化设计时间可缩短至单纯采用遗传算法的几十分之一，同时也验证了该方法的有效性和可行的。     

改进遗传神经网络在水质评价中的应用

根据地表水环境质量评价标准,选取5项监测指标作为评价因子,在各指标对应级别取值区间内按均匀分布方式随机内插生成训练样本,采用改进自适应交叉和变异算子的遗传算法对BP网络连接权和阈值进行优化,以长江口某河段水质评价为例,阐明了该方法在水质评价中的作用,并与综合指标法进行比较;结果表明:该方法具有较好的客观性和实用性,能有效地对地表水环境质量进行评价,丰富了水质评价的方法体系,为地表水环境管理与决策的提供依据。     

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.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

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．     

电力系统短期负荷预测的多神经网络Boosting集成模型

提出了一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在Boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保证了两者的一致性.进而采用美国加州电力市场的实际数据,建立了由多个神经网络集成的电力系统短期负荷预测模型.预测结果表明,与传统的单网络预测模型相比,Boosting集成预测模型能显著提高模型输出的稳定性,增强网络结构及模型选择的可靠性,获得更高的预测精度.