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一种改进的遗传算法优化BP网络的研究及应用

陈政  
【摘要】:神经网络和遗传算法是模拟生物智能化的学习能力而发展起来的,两者结合的研究也是当前的热点。人们希望通过结合遗传算法和神经网络,充分利用两者的优点,寻找一种有效解决问题的方法,使得人们更好地学习和进化地相互作用关系。 把遗传算法用于神经网络的训练,充分利用遗传算法全局搜索的特性,得到一个初始的权值矩阵和初始的阙值向量,再用BP算法,得到最终的神经网络结构;通过改进遗传算法的适应度函数、交叉变异率等方法,提出改进自适应遗传算法,并将其与BP算法结合优化,这样就提高学习效率,避免学习中陷入局部最小,使其具有良好的收敛性和适应性。 本文利用改进的遗传算法优化BP网络的算法,BP网络的权值优化是一个无约束优化问题,而且权值要采用实数编码,直接利用MATLAB遗传算法工具箱,仿真预测结果在股市预测方面取得了较好的效果。


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