【摘 要】
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以2015年大学生体质数据为样本,研究了多层前馈神经网络（BP）预测大学生体质的有效性。为了提高BP神经网络模型的泛化能力,采用遗传算法（GA）模型优化BP神经网络参数。将上述两种模
【基金项目】
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安徽省自然科学重点资助项目(KJ2017A587)
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以2015年大学生体质数据为样本,研究了多层前馈神经网络（BP）预测大学生体质的有效性。为了提高BP神经网络模型的泛化能力,采用遗传算法（GA）模型优化BP神经网络参数。将上述两种模型结合,构建了有效预测男生体质与女生体质的两种模型,分别为GABP-1与GA-BP-2。GA-BP-1的训练和测试结果显示实测值与模拟值决定系数分别达到0.95与0.91;GA-BP-2的训练和测试结果均达到0.94。两种模型的预测值与模拟值均显示出较好的分布。为了验证模型的时间扩展预测能力,选择2016年大学生样本做预测,结
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