【摘 要】
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提出了基于遗传算法优化的BP神经网络对其进行预测分析的方法。首先建立输入层为射角、x方向风速、z方向风速,输出层为x方向落点误差、z方向落点误差的BP神经网络,然后通过遗
【机 构】
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中北大学机电工程学院,庆安集团有限公司,重庆建设工业（集团）有限责任公司
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提出了基于遗传算法优化的BP神经网络对其进行预测分析的方法。首先建立输入层为射角、x方向风速、z方向风速,输出层为x方向落点误差、z方向落点误差的BP神经网络,然后通过遗传算法优化BP神经网络连接权值和阈值,最后BP神经网络使用优化后的权值和阈值进行落点误差预测。GA-BP预测模型较BP神经网络预测模型x方向相对误差平均值减小3. 72%,相对误差的最大值从8. 84%降至2. 08%;z方向相对误差平均值减小5. 08%,相对误差最大值从10. 93%降至1. 94%。计算结果表明,该方法能较为准确的预
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