基于遗传算法的BP神经网络在建模预测中的应用被引量：3

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摘要针对BP神经网络在预报建模中,需要通过反复训练来确定网络的结构和各种参数,导致在应用中出现过拟合,严重影响网络的泛化能力的问题,提出利用遗传算法与BP算法相结合的方法对初始权值分布和网络结构进行优化,先在解空间中定位出一些较好的搜索空间,然后再采用BP算法在这些小的解空间中搜索出最优解。经实验对比,证实此种算法收敛速度快,能有效提高网络的泛化能力,从而提高预报建模的准确性。

作者杨仁付

机构地区安徽财贸职业学院

出处《铜陵学院学报》 2007年第5期72-74,共3页 Journal of Tongling University

关键词权值分布泛化能力解空间遗传算法

分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]

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