【摘 要】
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BP神经网络具有较强的学习能力,但在传统的研究中,隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值,而试凑法在浪费较多时间的同时,可能得不到理想的BP神经网络
【机 构】
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西安理工大学复杂系统控制与智能信息处理重点实验室,西安市环境监测站
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BP神经网络具有较强的学习能力,但在传统的研究中,隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值,而试凑法在浪费较多时间的同时,可能得不到理想的BP神经网络输出,这对研究造成了一定的困难。文中采用智能算法来解决BP神经网络优化问题。遗传算法作为一种随机搜索算法,能够快速寻找到全局最优解,可以应用于本优化问题。因此,文章采用遗传算法优化BP神经网络上述参数,将改进后的BP神经网络运用于动力配煤非线性模型的研究。结果表明,采用遗传算法优化的BP神经网络具有较强的预测能力,对煤质的发热量预测误差优于
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