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企业资信评估问题是一个复杂的非线性问题,而神经网络技术可实现非线性关系的隐式表达。文章提出将基于Levenberg-Marquardt算法的多层前馈型神经网络用于资信评估,并通过MATLAB软件及其神经网络工具对其进行仿真计算。实验结果表明,企业资信神经网络评估模型收敛速度快,准确率较高,具有一定的实用价值。 相似文献
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BP算法在神经网络中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。具有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点。本文将蚁群算法和神经网络结合,应用于电路故障诊断中,有效提高了诊断效率。 相似文献
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提出了一种基于二元蚁群算法的多层前馈神经网络,同时为了避免二元蚁群算法陷入局部最优引入了拥挤交通组织策略。将二元蚁群算法和神经网络混合,可兼有神经网络广泛映射能力和二元蚁群算法快速全局收敛能力,通过在函数逼近实验表明取得了较好的结果。 相似文献
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本文建立了基于蚁群算法的神经网络模型,充分发挥了蚁群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势。通过仿真实验表明,将蚁群算法用于神经网络优化,收敛速度快、预测精度高,与BP算法进比较,基于蚁群算法的神经网络提高了电子商务推荐系统的准确性、速度。 相似文献
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针对BP神经网络存在无法有效收敛最优值问题,构建基于蚁群算法的优化神经网络的公路客运预测模型。该模型采用常见的BP神经网络结构,算法采用的是一种新型的进化算法——蚁群算法。然后以合肥市2012年公路客运预测为实例,尝试了蚁群优化神经网络ACONN在客运量预测中的应用,结果表明蚁群优化神经网络模型的预测精度比其他模型高。 相似文献
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企业资信的BP神经网络评估模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在现代信用经济社会中,提高资信评估的准确度和科学性极其重要.企业资信评估是一个多因素的非线性问题,传统的统计学方法无法抓住资信评估的复杂本质,而神经网络可实现非线性关系的隐式表达.因此,该文提出将BP神经网络用于企业资信评估,建立了企业资信的BP神经网络评估模型,并通过MATLAB软件及其神经网络工具对其进行仿真计算.实验结果表明,该方法稳定、快捷,评价结果有效、可靠,对企业资信评估有着良好的性能. 相似文献
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基于蚁群神经网络的凝汽设备故障诊断 总被引:4,自引:2,他引:2
BP算法在神经网络中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点.而蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点.用蚁群算法优化神经网络,能使其权值快速准确的收敛于全局最优点.经比较,其优化性能要优于BP算法和遗传算法.凝汽设备是电厂汽轮机的重要辅助设备,把经蚁群算法优化的神经网络应用于凝汽设备故障诊断,仿真实例表明该方法对凝汽设备故障诊断效果良好. 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。 相似文献
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随着私家车的增多,城市交通问题越来越严重。为了解决这个问题,人们将计算机技术运用于城市智能交通系统(intelligent transportation systems,ITS)中。行车路径规划是城市智能交通体系中重要的一个环节。目前,有不少路径优化算法被提出用于解决行车路径规划问题,但各有不足。因此,提出了一种混合遗传蚁群算法(GACHA)。从基本蚁群算法入手,结合遗传和蚁群算法的各自优点,将两种算法的寻优过程循环多次结合。在蚁群算法的一次迭代循环后,将蚁群算法产生的较优解代替遗传算法中的部分个体,用以加快遗传算法的迭代速度。同时,将遗传算法算出的解设为较优路径来更新蚁群算法中的信息素分配,实现参数调整。多次相互指导能有效解决蚁群算法前期效率低和遗传算法后期冗余迭代的问题。实验结果表明,遗传-蚁群混合算法可以有效地避免陷入局部最优解,提高计算效率。它具有良好的优化和收敛性,能够准确地找到满足路网综合要求的最优路径。 相似文献