一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

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如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量。基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性,提出一种自适应遗传BP神经网络模型,该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重,而后再进行BP网络的训练过程。最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测。实验结果表明该方法优于传统BP算法,有利于提高网络的收敛性以及学习能力,可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率,具有一定的实用价值。
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