【摘 要】
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为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA（improved genetic algonithm）来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权
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为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA（improved genetic algonithm）来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中.提出了进化神经网络灰色预测模型,通过Matlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM（1,1）（grey model）的预测结果,其误差在10%左右.实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的.
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