运用GA-BP神经网络研究时间序列的预测

发布时间：2017-09-11 11:26

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【摘要】：神经网络能以任意精度逼近非线性函数,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映信息的非线性发展趋势。该文在分析传统BP网络缺点的基础上,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络。详细讨论了GA算法的优化神经网络初始权值和阈值的思想和理论。在阐述预测方法同时,用具体例证分析了GA-BP网络预测的性能和特点。结果表明,基于GA-BP神经网络在预测精度和适应性方面高于传统的BP神经网络。
【作者单位】： 电子科技大学自动化工程学院;
【关键词】： 基因链 GA-BP神经网络 优化 预测 训练
【基金】：国防基础科研项目(A1420061264) 部级预研基金(9140A17030308DZ02)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 由于任何时间序列都可以看作一个由非线性关系确定的输入输出系统,时间序列预测的建模本质是一个非线性参数拟合过程。神经网络可用于许多非参数、非线性的分类和预测问题[1-3]。采取神经网络对时间序列预测不需要事先对序列的特征做假设,也不需要对系统建立精确的输入和输出

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本文编号：830471