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吴祈宗

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期刊论文

基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测

吴祈宗侯福均

北京理工大学学报,2004,24(3):247-250,-0001,():

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摘要/描述

提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程Z采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1。对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混合优化学习策略。两种算法结合时,SA算法处于外层,GA处于内层。GA采用实数编码,把要确定的神经网络节点连接权重和节点阈值作为基因串。数值计算结果表明混合优化的神经网络的学习速度和精度都比单纯BP算法得出的结果好。因此,用GA-SA混合优化的神经网络预测铁路营业里程是可行的。

版权说明:以下全部内容由吴祈宗上传于   2005年02月24日 22时59分55秒,版权归本人所有。

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