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.     

粒子群算法的理论分析与研究

粒子群算法是上世纪90年代兴起的群体智能算法,其特点是模拟自然界生物群体行为来构造随机优化算法,它对函数性态要求较弱、寻优结果和初值无关,并具有一定的并行性,因而成为优化算法领域研究的一个热点。介绍粒子群算法的研究现状,重点论述标准粒子群算法以及几种主流的改进型粒子群算法,并提出未来可能的研究方向。