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文檔簡介
1、隨著社會生產力不斷發(fā)展，預測科學倍受關注并成為各領域研究熱點。目前，預測方法有很多，使用最廣泛的是BP(Back Propagation)神經網絡預測模型。傳統(tǒng)BP神經網絡預測模型有一定的局限性，需要進行改進。基于遺傳算法的BP神經網絡預測模型可以用遺傳算法的全局搜索能力彌補BP神經網絡的局部搜索能力。但是基本遺傳算法也存在不足：早熟現(xiàn)象嚴重，不易保持種群的多樣性，搜索具有一定的盲目性。這些問題都與基本遺傳算法固定的交叉和變異概率參數(shù)有
2、直接關系。因此，將可變交叉和變異概率的自適應遺傳算法引入BP神經網絡預測模型中，可使遺傳算法克服隨機性和盲目性，充分發(fā)揮全局搜索能力，在一定程度上避免陷入早熟。
本文從目前的預測決策理論入手，分析了常用預測方法的優(yōu)缺點，并指出神經網絡在預測中具有優(yōu)勢，尤其是BP神經網絡應用廣泛。在介紹BP神經網絡的基本結構和學習算法的基礎上分析了BP神經網絡存在的不足。同時對基本遺傳算法的原理和不足也進行了分析。最后通過引入可變交叉和變異
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