【摘 要】
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运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型,在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数,把AGA的优化结果作为BP算法的初始值,再用BP
【机 构】
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合肥工业大学人文经济学院,合肥工业大学土木建筑工程学院
【基金项目】
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教育部科学技术研究项目，安徽省高校教学研究项目
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运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型,在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数,把AGA的优化结果作为BP算法的初始值,再用BP算法训练网络,如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度,同时改善局部最小问题.最后给出实例研究,结果表明,该方法能明显提高预测精度.
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