【摘 要】
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针对传统GMDH网络建模用最小二乘法辨识参数时容易陷入局部极小导致模型预测效果不理想的问题，提出将模拟退火算法与遗传算法结合起来，并引入到GMDH网络，用模拟退火遗传算法来辨
【机 构】
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天津城市建设学院计算机与信息工程学院,中国地质大学（北京）信息工程学院,91917部队信息中心
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针对传统GMDH网络建模用最小二乘法辨识参数时容易陷入局部极小导致模型预测效果不理想的问题，提出将模拟退火算法与遗传算法结合起来，并引入到GMDH网络，用模拟退火遗传算法来辨识其部分描述式系数．描述了模拟退火遗传算法，构建了基于该算法的GMDH网络模型，并将该模型应用于泥石流预测的仿真研究，预测平均相对误差达到3．54％．结果表明，该算法既保证了全局寻优又防止了过早收敛，进一步提高了GMDH网络模型的全局与局部寻优能力．
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