【摘 要】
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组成武器装备的各个部件或元器件均具有较高的环境适应性和长期贮存性能。由以神经网络为基础的时间序列预测模型很好地反映了非线性系统的发展趋势,但是它具有收敛缓慢,易陷入局部最值的缺点.本文应用了一种自适应遗传算法与BP神经网络结合起来的预测模型,利用遗传算法的良好的全局搜索特性对BP神经网络的权值进行了优化.应用该模型对某电子元器件非工作可靠性参数进行了预计,经过检验并和自回归分析模型进行了比较,结果
【机 构】
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广州乐庚信息科技有限公司,广州 510663
【出 处】
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2013工业与信息化产品环境技术研讨会
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组成武器装备的各个部件或元器件均具有较高的环境适应性和长期贮存性能。由以神经网络为基础的时间序列预测模型很好地反映了非线性系统的发展趋势,但是它具有收敛缓慢,易陷入局部最值的缺点.本文应用了一种自适应遗传算法与BP神经网络结合起来的预测模型,利用遗传算法的良好的全局搜索特性对BP神经网络的权值进行了优化.应用该模型对某电子元器件非工作可靠性参数进行了预计,经过检验并和自回归分析模型进行了比较,结果显示该模型具有良好的预测效果.
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