【摘 要】
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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
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆大学城市建设与环境工程学院
【基金项目】
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重庆市自然科学基金计划项目(CSTC2006BB7135)
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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。
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