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基于遗传学习算法和BP算法的神经网络在矿坑涌水量计算中的应用 [推广有奖]

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论文库 在职认证  发表于 2018-1-31 07:20:02 |AI写论文

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摘要:本文采用遗传学习算法和误差反向传播算法(BP)相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络(BPN),即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实验例,本文将该方法运用于多维时序问题。根据山东省黑旺铁矿的矿坑充水条件建立了一个网络,以矿坑充水的各种控制因素相关资料作为样本,对网络进行训练并用训练好的网络预测矿坑涌水量。网络的训练速度及预测结果表明,该http://www.cqvip.com//QK/90347X/200012/4738335.html

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关键词:学习算法 神经网络 神经网 遗传学 人工神经网络 人工神经网络 遗传算法 矿坑涌水量

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