基于改进的自适应遗传算法优化BP神经网络

摘要：

针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题，改进了自适应交叉率和变异率的计算方法，考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配，提出一种改进的自适应遗传算法；并将其应用于BP神经网络计算模型的优化，运用到汽车加油量计算中，通过比较标准BP网络、Srinivas提出的自适应遗传算法优化的BP神经网络和改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络3种模型的计算误差，验证得出改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的算法优于另外两种。

关键词：BP神经网络、自适应遗传算法、交叉率、变异率、优化

所属期刊栏目：24

分类号：TN302(半导体技术)

在线出版日期：2017-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：29-32,37