基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。     

基于伪并行混合遗传算法的神经网络优化

在分析并行多物种遗传算法应用于神经网络拓扑结构的设计和学习之后,提出一种伪并行遗传（PPGA-MBP）混合算法,结合改进的BP算法对多层前馈神经网络的拓扑结构进行优化。算法编码采用基于实数的层次混合方式,允许两个不同结构的网络个体交叉生成有效子个体。利用该算法对N-Parity问题进行了实验仿真,并对算法中评价函数各部分系数和种群规模对算法的影响进行了分析。实验证明取得了明显的优化效果,提高了神经网络的自适应能力和泛化能力,具有全局快速收敛的性能。     

力量训练对百米成绩的影响

力量是运动的基础，它有助于运动员灵敏、力量耐力和爆发力的提高，也是百米运动员掌握技术和提高速度的关键所在，各种力量训练方法必须有利于百米运动的转移发挥和利用。百米专项力量训练以力量训练原则为指导，百米备阶段的跑速对力量训练的侧重点不同，运用运动生物力学等相关理论对力量训练促进肌肉的工作性质来提高百米成绩进行探讨。     

混合遗传蚁群算法优化BP神经网络预测空气质量

为了进一步提高空气质量指数预测精度,提出一种混合遗传蚁群算法优化BP神经网络的方式对空气质量指数进行预测.首先初始化蚁群算法的信息素分布,对不满足适应度条件的进行遗传算法的交叉、变异操作,进而计算蚁群的状态转移概率和信息素浓度,当适应度值满足条件要求时,将寻优结果作为BP神经网络的最优权值和阈值,来改善单一BP神经网络的不足.最后通过运用西安市的空气质量指数日历史数据进行验证,实验表明,本文所提模型的各个评价指标相对其他对比模型误差更小,在预测精度方面具有更高的说服力,因此能够有效地预测空气质量指数.     

基于神经网络和遗传算法的优化设计方法

随着生产规模的复杂化，多维化和非线形等复杂特性，对高效的优化技术的要求也越迫切，利用并行遗传算法和Hopfield网络的优点，提出了采用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取，利用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间，以取得整体的优化效率。     

基于遗传神经网络的负荷预测方法

针对遗传算法早熟的缺陷,提出了改进的交叉,变异策略,采用移民算子等方法改善遗传算法的性能.并把此方法应用到神经网络的训练中,对电力系统短期负荷进行预测取得了较为理想的效果.     

自适应遗传算法优化神经网络的入侵检测研究

入侵检测是一种动态的安全防护技术,能够对网络内部、外部攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常见的智能入侵检测方法.针对神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,提出了一种将神经网络和遗传算法相结合,用遗传算法优化神经网络权值,在遗传算法优化神经网络时采用自适应遗传操作.将自适应遗传算法优化神经网络算法应用于入侵检测系统中,实验结果表明,该方法能够有效的提高系统的检测率,降低误报率和漏报率.     

基于遗传优化的概率神经网络预测方法

在研究概率神经网络的基础上，提出一种基于遗传优化估计概率神经网络平滑因子的方法，大大地提高了概率神经网络的预测能力，最后将其运用到某型火炮发动机故障预测上，证明了其有效性。     

基于权值优化神经网络的交通拥堵程度决策方法

针对现有的交通拥堵程度决策方法在证据不确定和不完备情况下评价准确率低的问题,提出了一种基于权值优化神经网络方法。首先,采用二次型隶属度描述了各类交通拥堵证据的不确定性与不完备性。其次,由信息熵计算证据的贡献度,并作为优化神经网络的输入层权值。接下来,由初始权值与前序时刻的梯度和自适应更新各隐层与输出层的神经元权值,以期降低不确定和不完备证据给整个网络带来的累积误差。最后,结合实际交通状况进行算例分析,验证了该方法的准确性与收敛性。结论分析表明,所提出的方法能作出准确的交通拥堵程度决策。     

基于遗传BP神经网络的短时交通流预测

为了预测未来一段时间的短时交通流,提出了一种利用BP神经网络进行预测的方法。将历史时刻的车流量作为网络输入,未来短时流量作为输出,采用单步预测。为了缩短收敛时间,避免陷入局部极小值,用遗传算法优化网络初始权值和阈值。对未优化与优化后的网络进行测试。实验证明,未优化的BP神经网络预测精度较低,且收敛时间较长;而遗传优化算法使预测精度及收敛速度得到极大改善,但样本的数量及质量是影响预测精度的关键要素。     

基于实数编码遗传算法的混合神经网络算法

该文比较了神经网络与遗传算法的特点,提出了一种融合遗传算法和BP算法的神经网络算法设计。该方法采用了基于实数编码的改进遗传算法来替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后由改进的LMBP算法在已由遗传算法确定了的搜索空间中对网络进行精确训练。仿真结果表明神经网络的逼近能力和泛化能力得到了综合提高,能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,确保了快速达到全局收敛,克服了传统BP算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷。     

基于遗传神经网络的网格资源预测模型

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。     

基于改进型遗传算法的前馈神经网络优化设计

阐明了遗传算法和神经网络结合的可行性，提出了一种改进的面向神经网络权值学习的遗传算法。通过对XOR问题的实验，显示出其快速学习网络权值的能力，且能摆脱局部极值的困扰和初始权值的限制，从各方面都表现出优于标准遗传算法和BP算法的性能。     

基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型

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。     

基于改进遗传算法的神经网络优化方法

为了克服神经网络反向传播算法收敛速度慢,易陷入局部极小值,初始权值和阈值的选择缺乏依据,具有很大随机性等缺陷,采用基于自适应遗传算法的神经网络优化方法,方法结合了两者的优点,但是仍存在种群早期进化速度慢的缺点,于是提出了一种改进的自适应遗传算法,将其应用于神经网络的权值和阈值的优化设计中,并将此模型用于对某城市污水厂难测参数SVI的预测.仿真结果表明,算法不仅可克服BP算法的缺陷,而且与BP和GA-BP网络模型比较,大大提高了收敛速度与收敛精度,获得了良好的测量效果.     

基于遗传神经网络的股指预测

股票市场是一项集合许多市场复杂因素的活动,股票分析的方法非常多。将遗传算法用于BP神经网络的训练过程对股票价格的预测,设计一个三层的BP神经网络,优化网络输入,在传统BP神经网络的基础上加入遗传算法。通过实例分析及实际结果表明这种BP神经网络的准确性和科学性。     

基于遗传小波神经网络的语音识别分类器设计

分类在语音识别中是很重要的,由于小波神经网络的学习效果对网络隐层节点数、初始权值(包括阈值)、伸缩和平移因子以及学习率和动量因子的依赖性较大,致使其全局搜索能力弱,易陷入局部极小,收敛速度减慢,甚至不收敛。而遗传算法具有的高度并行、随机、自适应搜索性能,使它在处理用传统搜索方法解决不了的复杂和非线性问题时具有明显的优势。因此,考虑把遗传算法和神经网络相结合,采用遗传算法选取初值进行训练,用小波神经网络完成给定精度的学习。仿真实验结果表明,该模型有效地提高了语音的识别率,并缩短了识别时间,实现了效率与时间的双赢,为算法的实用性莫定了基础。     

一种基于改进遗传算法的新型小波神经网研究

提出了一种基于改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm , IGA）的新型BP小波神经网络，并通过异或问题和非线性辨识问题进行仿真实验。实验结果表明，基于改进遗传算法的BP小波网络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力，而且具有遗传算法全局快速寻优的特点，与简单遗传算法相比，在收敛快速性和稳定性方面都有了明显的改善。     

RCGNN：一种基于实数编码的遗传神经网络预测方法

将遗传算法与神经网络相结合,提出一种实数编码、自适应选择、算术交叉、高斯变异、爬山操作的改进遗传BP神经网络RCGNN,利用遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化。以时间序列预测的实例进行编程计算表明,用遗传算法进行网络训练,其收敛速度快,最终总误差最小,预测准确率高。对算法中参数进行的相应研究表明,增加爬山操作次数能很好地提高网络训练的速度,同时使误差下降快;爬山操作越多,收敛速度越快,最终误差越小,但计算运行时间也会增加。     

基于遗传算法的神经网络控制器的设计及应用

本文提出了一种改进的遗传算法进行神经网络的训练，它结合神经网络、遗传算法两种方法的优点，并用仿真实验表明该方法的有效性。用改进算法设计的神经网络控制器，来实现循环型制气过程优化控制，取得了令人满意的结果，验证了该方法具有良好的鲁棒性和控制精度。