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为解决BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,利用遗传算法(GA)和基因表达式编程(GEP)的各自特点,基于BP算法提出了两种改进算法:其一是GA-BP算法,即利用GA优化BP神经网络的权值和阈值;其二是GEP-BP算法,即利用GEP对BP网络进行调整,包括网络结构、权值和阈值。用样本数据进行了测试并与基本BP算法进行了比较,结果表明两种改进算法具有很强的可行性和高效性。 相似文献
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GA—BP神经网络在高校教学评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
韦萌 《柳州职业技术学院学报》2011,11(1):23-26
针对BP神经网络在学习训练过程中容易陷入局部最优的问题,利用GA算法对其权值和阈值进行优化.构造了一个基于GA—BP神经网络的课堂教学质量评价模型,并将该算法具体运用于某高校的教学质量评价中。实验表明,该模型能比较客观地对课堂教学质量进行综合评价。 相似文献
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股票价格受众多不确定性因素影响。为更精准地预测股票指数,首先利用具有良好非线性寻优能力的遗传算法优化BP网络初始权值阈值设置,然后构建一个以开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、收盘价近5日移动平均线MA等6个输入变量、以下一天6个变量为输出变量的股指预测模型。对观察期内上证综指实证研究表明,经遗传算法优化后的BP 网络对股票指数预测平均误差为0.1%,其中成交量预测值比单纯BP神经网络算法误差减少0.71%,同时收敛速度得到提高。 相似文献
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随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题.通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究.并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度. 相似文献
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传统的BP神经网络收敛速度慢,以及该算法的不完备性,易陷于局部极小,全局最优无法保证能收敛到等缺点.针对BP神经网络的缺陷,该文提出了遗传算法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,使得训练了BP神经网络预测模型得到了最优解.采用遗传算法优化BP神经网络的算法,并以此结合算法来研究非线性函数拟合的问题.从实验结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络的非线性函数拟合具有较强的收敛性和鲁棒性,并且有了更高的预测精度. 相似文献
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高兴培 《广东广播电视大学学报》2005,14(1):28-31,35
免疫遗传算法是基于免疫原理的改进遗传算法,它能克服遗传算法易早熟、搜索效率低、不能很好保持个体的多样性等缺点。本文将免疫遗传算法用于BP网络结构优化设计中,仿真实验结果表明,该方法有很好的效果。 相似文献
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孙吴松 《荆门职业技术学院学报》2024,(2):1-10
为了确保电机安全可靠地运行,研究了BP神经网络算法对异步电动机进行故障诊断。通过MATLAB平台,分别使用附加动量因子和自适应学习率两种梯度下降法进行网络训练,搭建故障诊断BP网络模型。以MSE值为指标优化最佳隐含层节点数、动量因子与学习率,并通过遗传算法来优化BP网络的初始权值,对故障测试样本进行仿真测试。结果表明,GA-BP网络模型比MF-BP和AG-BP的MSE值更低,仅为0.009 163,优化后的诊断预测结果与目标值几乎没有差别。基于遗传算法改进的故障诊断系统模型能够满足异步电动机故障诊断的应用需求。 相似文献
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针对遗传算法在优化BP网络时出现收敛慢、预测能力有限等问题,提出一种用于优化BP神经网络的差分进化遗传算法。结合差分进化与遗传算法,首先对BP神经网络待优化参数编码,然后在经过遗传交叉和差分变异操作后,根据适应度值对种群规模进行自适应操作,以满足不同迭代阶段的要求。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,相比传统遗传算法,DE GA算法具有较好的稳定性和收敛速度,其优化后的BP网络预测精度保持在97%以上。 相似文献
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就BP神经网络应用设计中的网络隐含层数、隐含层神经元个数等具体设计问题进行了研究与探讨,提出一种新的构建BP神经网络模型方法。实验表明,使用该方法构建的网络模型训练曲面图形时,得到的网络输出曲面与原样本曲面非常接近,训练误差满足设定要求。 相似文献
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神经网络的BP训练算法和遗传优化训练算法的对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
BP算法是人工神经网络的传统常用训练算法。遗传算法是一种新型的、随机性的、全局性的优化方法。基于MATLAB对比这两种训练方法的异同和优缺点,从而达到神经网络的最优化训练,充分发挥神经网络的作用。 相似文献
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在现代网络控制系统中,数据通信时数据包的丢失,严重影响网络控制系统的稳定性。针对数据包丢失问题,采用一个满足2-stateGilbert的随机分布变量来描述数据在传输过程中的丢包,进而建立一个随机的、非线性输入模型,设计一种BP神经网络PID控制器,将BP神经网络算法和PID控制器有效结合,实现由BP神经网络整定的最佳PID控制。仿真验证表明,当网络控制系统的数据丢包率在一定范围时,与传统的PID控制器性能进行对比,BP神经网络PID控制器可以使系统具有更好的控制效果、较好的环境适应力和鲁棒性。 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的优化设计方法 总被引:5,自引:0,他引:5
随着生产规模的复杂化、多维化和非线性等复杂特性的增加,对生产中高效的优化技术要求也越来越迫切,利用并行遗传算法和BP网络的优点,提出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BP网络简单和可塑性强的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率。 相似文献
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BP神经网络模型及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
邢进良 《沙洋师范高等专科学校学报》2007,8(5):46-50
本文提出了一类神经网络模型,介绍了它的算法及其如何设计出该模型,最后通过神经网络对字符进行识别的例子,说明了神经网络在实际中的应用。 相似文献
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张贤慧 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2013,(1):1-6
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径。针对BP网络的不足,提出了一种基于改进遗传算法的BP神经网络控制器,此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢,容易陷入"早熟"收敛,计算稳定性不好等一系列问题,进一步提高了BP神经网络控制器的性能。最后通过对轧制力模型的预报仿真,证明了控制器的有效性。 相似文献
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孙妍姑 《淮南师范学院学报》2010,12(5):22-23
图像识别以图像的主要特征为基础,根据这些特征进行识别和分类。通常有效提取待识别样本的特征是一件很困难的工作。而BP神经网络通过非线性计算来识别图像,相比较而言,它的特征抽取过程要简单得多。但是,BP算法还存在许多值得探讨的地方,如收敛速度慢和容易陷入局部极小等问题。为改进BP算法存在的不足,将遗传算法引入其中。遗传算法具有很强的宏观搜索能力,并且简单通用,用它来完成前期搜索能较好地克服BP算法的部分缺点。 相似文献
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BP神经网络原理及MATLAB仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
盛仲飙 《渭南师范学院学报》2008,23(5):65-67
BP网络在人工神经网络中应用最为广泛.它理论完善、结构直观.本文首先介绍了BP神经网络的原理、进行训练的过程、存在的问题;接着探讨了几种先进的BP训练方法.最后,用Matlab语言,以函数逼近为例实现了BP网络的仿真训练. 相似文献