基于改进遗传算法的神经网络优化方法

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摘要：为了克服神经网络反向传播算法收敛速度慢，易陷入局部极小值，初始权值和阈值的选择缺乏依据，具有很大随机性等缺陷，采用基于自适应遗传算法的神经网络优化方法，方法结合了两者的优点，但是仍存在种群早期进化速度慢的缺点，于是提出了一种改进的自适应遗传算法，将其应用于神经网络的权值和阈值的优化设计中，并将此模型用于对某城市污水厂难测参数SVI的预测。仿真结果表明，算法不仅可克服BP算法的缺陷，而且与BP和GA—BP网络模型比较，大大提高了收敛速度与收敛精度，获得了良好的测量效果。http://www.cqvip.com//QK/92897X/200905/30542402.html

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关键词：神经网络 遗传算法 网络优化 神经网 cqvip 遗传算法 神经网络 误差反向传播算法 污水参数 软测量