【摘 要】
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针对BP(Back Propagation)神经网络有收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题,本文用遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)优化BP神经网络,并以Matlab提供的神经网络工具箱为基
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针对BP(Back Propagation)神经网络有收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题,本文用遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)优化BP神经网络,并以Matlab提供的神经网络工具箱为基础对预测模型进行优化。结果表明:利用GA-BP神经网络对模型进行优化可有效提高预测模型的精度。
For BP (Back Propagation) neural network, the convergence speed is slow, easy to fall into the local minimum. In this paper, genetic algorithm (Genetic Algorithm, referred to as GA) to optimize BP neural network and Matlab-based neural network toolbox based on Prediction model to optimize. The results show that using GA-BP neural network to optimize the model can effectively improve the accuracy of the prediction model.
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