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在生产过程中,影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因此准确预测成本是一个重要又难以解决的问题.通过遗传算法(Genetic Algorithm)与误差反向传播(Error Back Propagation)神经网络相结合,提出了用实数编码的自适应变异遗传算法训练神经网络权重的混合算法,避免了传统神经网络易陷入局部极小的缺点.以矩阵形式表示产品成本组成,建立了产品成本组成模型,以此为基础建立了考虑成本因素之间互相影响的神经网络产品成本预测模型,并成功应用于某钢铁企业产品成本的预测,提高了预测精度. 相似文献
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基于实数编码遗传算法的神经网络优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于综合控制策略的改进的实数编码遗传算法,用该算法对前向神经网络的结构及权值进行优化。通过实验结果表明,该算法能快速有效的确定网络的结构及权值。 相似文献
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用基于实数编码的自适应遗传算法进化神经网络 总被引:29,自引:2,他引:29
为了提高进化神经网络的速度,文章提出了一种基于实数编码方案的的遗传算法,该算法中采用了自适应变
异算子。用于求解XOR问题,结果表明该算法具有很好的收敛性能。 相似文献
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一种改进的实数编码遗传算法 总被引:20,自引:3,他引:20
遗传算法的一个显著特点是它交替在编码空间和解空间中工作,它在编码空间对染色体进行遗传运算,而在解空间对解进行评估和选择。因此,如何将问题的解转换为编码表达的染色体是遗传算法的关键问题。近十年来,针对特殊问题,提出了各种非0-1串的编码方法。实数编码方法是用于解决复杂的约束优化问题的首选方法。 相似文献
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一种改进的实数编码遗传算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对实数编码在进行数值优化时固有的过早收敛、停滞现象和弱的爬山能力等缺点,通过设计不同的交叉、变异算子,提出了一种改进的实数编码的遗传算法。数值实验显示,该算法在函数优化问题上取得了较满意的效果。 相似文献
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针对房地产价格和影响因素之间存在复杂且非线性的关系,用传统评估方法预测房地产价格精度不高的缺陷,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)的房地产评估预测模型。该模型利用BPNN确定房地产价格影响因子与评估价格之间的函数映射关系,并采用GA优化BPNN的权值和阈值来提高BPNN的收敛速度,解决了算法陷入局部极值点的问题。最后,通过对100组实际交易样本数据的计算机仿真实验,证明了该方法对房地产估价的有效性和准确性。 相似文献
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基于遗传神经网络的网格资源预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
研究网格资源预测问题,网格资源具有非线性、混沌变化特点,传统BP神经网络具有局部极小、收敛速度慢等缺陷,预测精度较低。为提高了网格资源预测精度,提出一种基于遗传神经网络的网格资源预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后采用BP神经网络对网格资源建立预测模型,最后采用网格资源时间序列进行有效性仿真。仿真结果表明,遗传神经网络有效地解决了传统BP神经网络的不足,提高了网格资源的预测精度,降低了预测误差,十分适合于非线性、混沌的网格资源时间序列预测。 相似文献
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基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型 总被引:12,自引:0,他引:12
为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。 相似文献
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基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真 总被引:2,自引:12,他引:2
股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值. 相似文献
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为解决一些对精度和实时性要求较高的调度问题,设计一个基于分枝定界算法和人工神经网络的实时调度算法.策略先使朋分枝定界算法来找到m个作业的最佳排序.在生成足够多的排序以后,将排序作为训练样本来训练一个m维人工神经网络,从而得到一个m维的人工种经网络主矩阵.在实际的乍产环境中,先对实际到达的n(n>m)个作业进行分组,再利用离线生成的人工神经网络主矩阵对每个分组进行初始排序.最后将每个分组看作一个整体,根据Palmer算法得到n个作业的最终排序.仿真表明该策略具有较好的实时性,同时也能达到较高的精确性. 相似文献
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遗传神经网络预测模型的设计及应用 总被引:5,自引:1,他引:5
分析遗传算法(GA)及BP神经网络(NN)的理论基础,提出了GA与NN结合的主要方式和步骤。讨论了基于遗传神经网络的建模思路,主要针对矿石可选性预测、选矿生产指标预报问题,建立相应的遗传神经网络模型。论述了原始数据预处理的方法和GA-BP神经网络的设计。通过实例验证,模型的预测精度达到90%以上。 相似文献