基于遗传算法的神经网络优化在系统辨识中的应用研究

在基于神经网络的系统辨识中，传统辨识方法易陷于局部寻优，或在优化过程中忽略了网络权值和结构的关联性而进行单一优化，这都难以建立精确模型。针对此问题，本文采用遗传算法浮点数编码的方式，同时优化神经网络权值及拓扑结构，设计评估综合性能的适应度函数，求出最优解。最后通过试验仿真，证明此方法的可行性。