基于遗传算法的模糊优选BP网络模型及其应用

摘要：

在模糊优选BP神经网络模型的基础上,引入遗传算法,提出融入遗传算法的模糊优选神经网络预测模型,是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展.其基本思路是:在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用遗传算法优化网络的运行参数,把优化的结果作为BP算法的初始值再用BP算法训练网络,这样交替运行BP算法和遗传算法,直到达到问题要求的精度.在新疆雅马渡站年径流量的预报中,预测模型在预报精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果.

关键词：模糊集、神经网络、遗传算法、径流预测

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：116-121