【摘 要】
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BP神经网络具有强大的自我修正误差的能力,理论上证明它能够逼进任何非线性系统,为此,BP网络在国际上已广泛用于金融分析和预测,取得较好效果.用BP网络解决问题的过程主要是设计适当的网络结构和构造相应的网络权值的过程,由于无理论指导,目前多采用试探法设计网络,从而影响了模型的建立和可靠性.本文利用的遗传算法对BP网络的结构参数进行优化设计,并利用改进的BP网络模型对上证指数进行了预测,仿真实验结果充
【机 构】
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济南大学控制科学与工程学院,250022 济南大学信息科学与工程学院,250022
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BP神经网络具有强大的自我修正误差的能力,理论上证明它能够逼进任何非线性系统,为此,BP网络在国际上已广泛用于金融分析和预测,取得较好效果.用BP网络解决问题的过程主要是设计适当的网络结构和构造相应的网络权值的过程,由于无理论指导,目前多采用试探法设计网络,从而影响了模型的建立和可靠性.本文利用的遗传算法对BP网络的结构参数进行优化设计,并利用改进的BP网络模型对上证指数进行了预测,仿真实验结果充分证实了该方法的有效性.
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对传统模糊神经网络控制系统结构进行优化改进,将量化因子和比例因子的调整环节嵌入到模糊神经网络中,利用BP算法对其进行自适应调整,实现系统结构的模块化.且结合软件对输入变量的论域进行强制转化,避免初始状态因量化因子选择不当,造成控制器无法运行或失效的不良后果.仿真结果表明了该控制方案的有效性.
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