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BP算法具有寻优精确的特点,而遗传算法具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能。因此将遗传算法与BP神经网络相结合,训练时先用遗传算法进行寻优,将搜索范围缩小后,再利用BP神经网络来进行精确求解,可以达到全局寻优和快速高效的目的。设计了一种利用遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法,并对洞庭湖氨氮浓度的预测进行了研究。结果表明,丰水期(9月份)数据分布比较均匀,遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法的3种学习算法计算值与实际值接近,并优于BP神经网络的计算结果,说明该方法具有较好的预测效果。 相似文献
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采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点. 相似文献
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基子遗传BP神经网络的数据挖掘系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
数据挖掘技术是从大量数据中挖掘知识的有效的工具,遗传算法和BP神经网络是现今数据挖掘技术中比较新兴的算法。本文介绍了遗传算法和BP神经网络相互结合的一种新算法,并设计出了相应的数据挖掘系统,且将该系统应用到实际农业实验中。为了便于遗传算法的有效运用,文中还提出了格雷——浮点编码法。 相似文献
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基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度.为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响.结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10-4(溶解氧)和0.0065、9.4287×10-4(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合.研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好. 相似文献
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针对遗传算法和BP网络在寻优过程中的不足,将改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立了有广泛搜索能力和很强局部精化能力的IGA-GP自动编程算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,克服了BP网络寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,解决了新训练样本加入对网络稳定的影响。在此基础上,建立了黄河流域需水预测模型;拟合结果表明,该模型具有较高的预测精度。 相似文献
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针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点,传统统计方法难以准确预测消费行为的问题,提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题,提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率;其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响,提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数,实现参数的自动化选择,提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明:相较于广义回归神经网络,遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子,提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看,改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性,... 相似文献
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基于遗传算法神经网络模型的蔬菜价格预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对蔬菜市场价格预报的复杂性,利用遗传算法与神经网络的特性,建立了基于遗传算法的神经网络蔬菜价格预报模型,并以香菇为例通过实验对模型参数选择进行了分析,进行了价格的模拟与预报。最后把遗传算法神经网络与BP网络预报结果进行了比较,结果证明,在预报数据绝对误差小于10%的范围内,二者预报能力相当;在预报数据绝对误差小于20%、15%的范围内,遗传算法神经网络模型的准确度高于BP神经网络模型,尤其是预报绝对误差小于20%的范围内,遗传算法神经网络模型的准确度明显好于BP神经网络模型,表现出模型良好的泛化能力。 相似文献
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文章对标准BP神经网络的基本原理进行了简单的概述,并提出标准BP神经网络存在的缺点和不足,进而提出了用实数遗传算法优化神经网络的权重,解决了标准BP神经网络在训练过程中的缺点,并将遗传神经网络应用到我国农村用电量预测中,取得了良好的效果。 相似文献
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遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段,是目前遥感技术中的热点研究内容,有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。BP神经网络具有收敛快和自学习、自适应性强的特点。在遥感图像分类中,BP神经网络能充分利用样本集的信息,自动建立分类模型,但由于BP神经网络的权值和阀值能直接影响BP神经网络模型的分类精度,因此该研究通过遗传算法来确定BP神经网络的最优权值和阀值,从而提高BP神经网络的分类精度。以LandsatTM遥感图像作为数据源,以长江中游一武汉市为研究地区,建立了基于BP神经网络模型的遥感分类模型和基于遗传算法改进BP神经网络模型的分类模型,对分类结果进行了定量分析。结果表明:在样本相同的情况下,基于遗传算法改进BP神经网络的遥感影像分类精度要高于BP神经网络的遥感影像分类精度。 相似文献
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基于遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
应用遗传算法优化BP神经网络进行水稻氮素营养诊断,为水稻的合理施氮提供理论指导。水稻田间试验供试品种为‘两优培九’,设置4个施氮水平(0、210、300、390 kg·hm-2)。在水稻幼穗分化期,扫描获取水稻顶部第三完全展开叶图像,并通过图像处理技术获取19维水稻图像中的颜色和几何形态特征,采用归一化处理、离散小波变换及主成分分析对原始数据进行预处理,并应用遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断。该方法建立的水稻氮素营养诊断模型较单一BP神经网络模型和传统遗传算法优化BP神经网络模型好,模型测试所得4个施氮水平的平均识别率分别为100.000%、99.000%、97.000%、100.000%,测试集样本平均总识别率达到99.000%。基于遗传算法优化的BP神经网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较强的学习能力和泛化能力,能够很好地识别出水稻氮素营养的缺失,表明运用该方法能够很好地进行水稻氮素营养诊断识别。 相似文献