基于遗传算法和BP算法的大庆降雨量神经网络优化模型设计
【摘要】:提出了一种改进遗传算法(GA)和BP算法结合的神经网络模型优化方案,基于大庆市三十五年(1970~2004)实测月平均降雨量数据,建立了大庆降雨量GA-BP预测神经网络模型。仿真实验结果表明,改进的遗传算法与BP算法结合的模型比基于单纯BP算法的模型无论是在降水量的预测精度还是在降雨量曲线拟合精度都更精确,收敛速度也更快。
【作者单位】:青岛大学自动化工程学院 Department of Electrical and Computer Engineering,University of Illinois at Chicago
【基金】:国家自然科学基金(60673101,60375014) 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2006AA01Z123,2006AA04Z110) 山东省自然科学基金项目(Y2007G30) 山东省科技攻关项目(2007GG3WZ04016)
【分类号】:P426.613;TP183
【基金】:国家自然科学基金(60673101,60375014) 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2006AA01Z123,2006AA04Z110) 山东省自然科学基金项目(Y2007G30) 山东省科技攻关项目(2007GG3WZ04016)
【分类号】:P426.613;TP183
【参考文献】 | ||
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【共引文献】 | ||
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【二级参考文献】 | ||
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【相似文献】 | ||
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