發(fā)布時間：2017-09-11 11:26

  本文關鍵詞：運用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡研究時間序列的預測

  更多相關文章： 基因鏈 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡 優(yōu)化 預測 訓練

【摘要】：神經(jīng)網(wǎng)絡能以任意精度逼近非線性函數(shù),以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的時間序列預測模型能很好地反映信息的非線性發(fā)展趨勢。該文在分析傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡缺點的基礎上,用具有良好全局搜索能力的遺傳算法來改進神經(jīng)網(wǎng)絡。詳細討論了GA算法的優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡初始權值和閾值的思想和理論。在闡述預測方法同時,用具體例證分析了GA-BP網(wǎng)絡預測的性能和特點。結果表明,基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡在預測精度和適應性方面高于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡。
【作者單位】： 電子科技大學自動化工程學院;
【關鍵詞】： 基因鏈 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡 優(yōu)化 預測 訓練
【基金】：國防基礎科研項目(A1420061264) 部級預研基金(9140A17030308DZ02)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 由于任何時間序列都可以看作一個由非線性關系確定的輸入輸出系統(tǒng),時間序列預測的建模本質是一個非線性參數(shù)擬合過程。神經(jīng)網(wǎng)絡可用于許多非參數(shù)、非線性的分類和預測問題[1-3]。采取神經(jīng)網(wǎng)絡對時間序列預測不需要事先對序列的特征做假設,也不需要對系統(tǒng)建立精確的輸入和輸出

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本文編號：830471