基于GA-BP神经网络的环境质量评估方法

应用神经网络技术进行环境质量评估,为了提高评估的准确度和科学性,涉及多目标的复杂系统,因此对环境保护和正确决策制定具有重要意义.利用一种基于遗传算法优化BP神经网络进行环境质量评估的新方法.利用遗传算法优化BP神经网络初始权值,充分发挥GA全局寻优的能力和BP算法局部细致搜索优势.并通过MATLAB工具进行仿真模拟计算.结果表明,基于GA-BP算法的神经网络系统对环境质量评估有着良好的性能,与标准BP网络相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,并提高了评估准确率对保护环境提供依据.     

基于进化神经网络的BLDCM调速控制

针对标准BP算法存在全局搜索能力弱和易陷入局部极小点等缺点,将遗传算法与BP神经网络相结合,构造了一种新的进化神经网络GA-BP算法,并将该算法应用于无刷直流电机调速系统的控制,仿真结果表明,与传统的PI控制系统相比,该算法得出的电机控制曲线几乎无超调,与基于BP算法的速度控制系统相比较,具有收敛速度快、不易陷入局部极小的优点。     

基于遗传神经网络的车辆导航路径规划

研究使用混合 GA-BP 神经网络算法来解决交通路径规划中的非线性问题。反向传播(Back-Propagation, BP)神经网络虽然能够很好地解决非线性问题,但它存在着容易陷入局部极小的不足,而遗传算法(Genetic Algorithm, GA)具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能,可以弥补BP的不足。用A*算法快速粗算出的几条可选路径作为 GA 的初始种群,然后用混合的 GA-BP 神经网络算法进行路径规划精算。仿真结果显示混合GA-BP神经网络算法在寻找路径规划的全局最优解上具有一定的优势。     

基于GA-BP神经网络的动力锂电池SOC估算

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性,更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC),以纯电动汽车动力锂电池为研究对象,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷,同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型,通过仿真实验与传统BP算法进行对比,验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。     

基于混沌神经网络的图像复原算法

文章提出了一种基于混沌神经网络的图像复原新算法。在对退化图像进行复原的过程中,针对Hopfield算法易于陷入局部极小的缺点,在Hopfield神经网络中引入暂态混沌和时变增益,充分利用混沌理论的全局搜索性能进行＂粗＂搜索,当搜索到全局最优解附近时,再利用Hopfield算法进行局部搜索。通过对图像复原后的效果进行比较,证明基于混沌神经网络方法得到的图像复原的信噪比更高,目视效果更加。     

基于遗传神经网络的地震预测研究

分析遗传算法(GA)及BP神经网络的结构特性,提出利用具有全局搜索能力的遗传算法来弥补BP网络的不足,克服BP(Error Back Propagation)算法收敛速度慢,易陷入局部极小点的缺点,优化神经网络的连接权值和阈值.针对地震预测中,震级预测的困难性等问题,将具有全局搜索能力的遗传算法和具有深度搜索能力的BP算法相结合实现地震震级预测建模.通过实验比较得到了较好的预测结果,该模型是可行、有效的.     

BP神经网络的优化算法研究

BP学习算法通常具有收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点;遗传算法是全局优化算法,具有较强的全局搜索性能,但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题,且在进化后期搜索效率较低;模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力,能抑制遗传算法的早熟现象.因此,本文在BP算法结合遗传算法的同时,再加入模拟退火算法,可以有效地缓解遗传算法的选择压力.     

遗传神经网络在近红外光谱煤质分析中的应用研究

针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,结合遗传算法全局搜索的特点,提出了一种基于遗传算法和BP神经网络建立近红外光谱煤质分析模型的方法;并利用主成分分析法提取煤炭样品的主成分值,有效地压缩了数据。实验对比了BP模型与GA-BP模型,结果表明,GA-BP模型能有效地减小测试集的预测值与真实值之间的误差平方和,相关系数也得到了提高,有效地提高了预测精度和分析速度。     

基于遗传BP网络的智能型电力负荷预测技术

为避免BP算法易陷入局部极小的缺陷,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成GA-BP混合算法。以GA优化BP网络的初始权值和阈值,按负梯度方向修正网络权值及阈值,对网络进行训练。用matlab编写GA-BP计算程序,以多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法可以有效、准确的应用于短期电力负荷预测。     

GA-BP神经网络的非线性函数拟合

由于BP神经网络具有良好的非线性映射能力,但在极值寻优时易陷入局部极值。本文利用具有全局搜索寻优的遗传算法优化BP神经网络(GA-BP),用于非线性函数拟合,弥补了BP网络寻优时的缺点。通过实例比较分析,GA-BP神经网络明显地提高了拟合精度,也使模型具有较强的应用性与推广性。     

基于自适应遗传神经网络的银行客户分类研究

银行产品的营销行为都是针对广大客户的。若能提前分辨出哪些是优质客户,再为其定制合理的营销策略,那银行就能获得更大的竞争力。文中将遗传算法与BP神经网络结合用于对银行客户分类进而预测客户是否会购买银行产品。该方法有效地克服了BP神经网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题,并且针对其中遗传算法的计算时间和精度问题提出了一种新的自适应遗传算法。实验结果表明,基于这种自适应的遗传神经网络的方法用更短的计算时间达到了更高的预测精度,可以准确地为银行客户分类。     

基于GA-BP算法的多分辨率遥感影像融合技术

由于Landsat-5唯一的热红外波段遥感影像TM6的空间分辨率不高,使得其应用与研究程度远不及其它波段广泛。为此,运用GA-BP算法来提高TM6遥感影像的空间分辨率,并进行仿真实验,结果表明:①GA-BP算法有效地避免了BP算法陷入局部最小点、收敛速度慢的问题,是一种快速、可靠的方法。它的快速算法对数据量巨大的遥感图像更具实用价值。②从提高TM6遥感影像空间分辨率的仿真结果来看,无论计算效率还是遥感影像的融合效果,GA-BP算法都优于BP算法。③GA-BP算法既保留了TM6遥感影像的基本灰度分布信息,同时也提高了其空间分辨率,可以有效地运用到提高遥感影像空间分辨率的过程中。     

一种带自学习算子的GA-BP方法的设计与实现

本文提出一种带自学习算子的GA-BP预测模型,并将其应用于城市发展预测中,在MATLAB,GAOT工具箱上进行了实现,进而分别运用BP,GA-BP,带自学习算子的GA-BP方法对南京的实例进行了预测,将三种方法的预测结果与实际值进行了对比分析,结果表明,增加了自学习算子的GA-BP方法有效且收敛性得到提高。     

基于跳跃基因的GA-BP算法研究

GA-BP学习算法往往会出现收敛速度慢,可能陷入局部极值的现象。针对以上问题,选取了自适应GA-BP(AGA-BP)算法,并在GA-BP算法和AGA-BP算法的基础上添加跳跃基因,称之为JG-GA-BP算法和JG-AGA-BP算法,用于解决分类问题。算法在遗传算法的基础上增加了跳跃基因算子,用于优化BP神经网络的结构参数,从而建立相应的神经网络拓扑模型。为验证添加跳跃基因后的学习算法的分类效果,将JG-AGA-BP算法、JG-GA-BP算法、AGA-BP算法和GA-BP算法的性能进行比较。以随机数、iris、wine、鲍鱼数据集的分类实验为例,研究结果显示出添加了跳跃基因的GA-BP算法的准确率和收敛速度都有一定程度的提高。     

基于遗传优化神经网络的电子舌在黄酒检测中的应用

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子舌对黄酒的检测上。与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较。结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法。     

基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子鼻对可乐的检测上.与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较,结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法.     

基于AHGA+BP的神经网络混合学习策略

在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明了混合学习策略在较大程度上改进了神经网络的学习性能和泛化能力。     

扩散遗传算法及其应用研究

针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。