基于GA、BP神经网络和多元回归的集成算法研究
基于GA的BP网络算法优化及应用
基于GA的BP网络算法优化及应用
林浩宇
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2022(46)9
【摘要】BP(Back Propagation,BP)神经网络在日常生活中的应用非常广泛。
BP 神经网络简单实用,执行效率较高,但同样也存在收敛速度慢、会陷入局部极小值、容易出现“过拟合”的不足。
而遗传算法(Genetic Algorithm,GA)具有极强的全域搜索能力,能快速地找到BP神经网络的最优解,即最优权值和阈值。
用遗传算法来进行前期的搜索查找,能有效地克服BP算法的缺点。
因此,将遗传算法GA与BP 网络算法完美结合,具有很强的现实意义。
为此,本文利用遗传算法改进的BP网络对矿井最优通风量进行合理预测。
基于遗传算法优化的BP神经网络可以基于BP 网络的特性高效地对数据进行处理分析,且具有适应性强、网络稳定度高的优势。
【总页数】6页(P42-46)
【作者】林浩宇
【作者单位】福州大学物理与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN949.16
【相关文献】
1.基于混合GA-BP算法优化的神经网络在机器人地面控制中的应用
2.一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测
3.基于GA-BP优化算法的BP网络及其在
汽油调合辛烷值建模中应用4.基于GA-BP优化算法的BP网络及其在汽油调合辛烷值建模中应用5.基于L-M算法优化的GA-BP网络在岩石高边坡损伤识别中的应用
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利用GA—BP算法对模糊神经网络进行优化
利用GA—BP算法对模糊神经网络进行优化
王雷;姚灵石
【期刊名称】《燕山大学学报》
【年(卷),期】1999(023)003
【摘要】分析了ＢＰ算法和遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，以下简称ＧＡ）各自的优缺点，将改进的ＧＡ与ＢＰ算法相结合，提出了一种新的ＧＡ－ＢＰ算法，并将其应用于模糊神经网络的参数优化，仿真结果验了本算法的有效性。
【总页数】4页(P273-275,282)
【作者】王雷;姚灵石
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于GA和BP算法复合调节的模糊神经网络控制器 [J], 于锡玲;柏葳;王艳秋
2.基于GA-BP算法的模糊神经网络模型在港口物流量预测中 [J], 杨峰;牛惠民;邵晓彤
3.基于GA-BP算法的模糊神经网络控制器研究 [J], 廖飒;黄光明
4.利用多源数据建立GA-BP算法模型估算PM2.5的研究 [J], 胡娟;郑军;许文龙;邱玉珺;胡方超
5.利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究 [J], 骆成凤;王长耀;刘永洪;牛铮
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碳中和目标下基于GABP神经网络的碳交易定价模型及其模拟研究
碳中和目标下基于GABP神经网络的碳交易定价模型及其模拟研究一、本文概述随着全球气候变化问题的日益严重，碳中和已成为全球关注的焦点。
作为实现碳中和目标的重要手段，碳交易市场的建设和发展至关重要。
然而，碳交易定价模型的准确性和有效性是制约碳交易市场发展的关键因素之一。
因此，本文旨在构建一种基于广义自适应BP（GABP）神经网络的碳交易定价模型，以提高碳交易定价的准确性和灵活性。
本文首先介绍了碳中和目标的背景和意义，阐述了碳交易市场的发展现状和挑战。
接着，对碳交易定价模型的研究现状进行了综述，分析了现有定价模型的优缺点。
在此基础上，本文提出了一种基于GABP神经网络的碳交易定价模型，该模型结合了广义回归神经网络（GRNN）和自适应BP神经网络（ABPNN）的优点，具有较强的自适应能力和泛化性能。
本文的研究内容包括：构建基于GABP神经网络的碳交易定价模型，对模型进行参数优化和训练，并对模型的定价效果进行模拟验证。
通过对比分析不同定价模型的定价结果，验证了本文所提模型的准确性和有效性。
本文还探讨了不同因素对碳交易价格的影响，为碳交易市场的参与者提供了有益的参考。
本文的研究成果不仅有助于提高碳交易定价的准确性和灵活性，促进碳交易市场的健康发展，同时也为其他领域的定价模型研究提供了有益的借鉴和参考。
二、理论基础与文献综述随着全球气候变化问题的日益严峻，碳中和目标已成为国际社会共同关注的焦点。
为实现这一目标，碳交易作为一种市场化手段，在降低温室气体排放、优化资源配置等方面发挥着重要作用。
碳交易定价模型的构建是碳市场运行的核心，其准确性和有效性直接关系到碳市场的健康发展。
本文所研究的GABP（广义自适应粒子群优化）神经网络是一种基于粒子群优化（PSO）算法和广义回归神经网络（GRNN）的混合模型。
PSO算法是一种群体智能优化算法，通过模拟鸟群捕食行为中的信息共享机制，实现对问题空间的快速搜索。
GRNN则是一种径向基函数网络，具有逼近任意非线性函数的能力。
一种基于GA-BP神经网络算法优化选矿生产指标的方法[发明专利]
![一种基于GA-BP神经网络算法优化选矿生产指标的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1f91384ea36925c52cc58bd63186bceb19e8ed33.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910781423.4(22)申请日 2019.08.23(71)申请人 昆明理工大学地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号(72)发明人 蓝卓越 蔺慧杰 童雄 谢贤 崔永琪 吴常亮 陈秋妮 (51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/02(2012.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于GA-BP神经网络算法优化选矿生产指标的方法(57)摘要本发明公开一种基于GA -BP神经网络算法优化选矿生产指标的方法。
本发明对矿物样本的数据进行划分，随机选取样本的90％作为训练集，剩余10％作为测试集，分别对训练集和测试集进行归一化处理；把训练集的输入量与输出量的变量名称定义为全局变量；将全局变量数据带入GA遗传算法计算BP神经网络的最优初始权值和最优初始阈值；导入训练集的样本数据并基于最优初始权值和最优初始阈值训练BP神经网络，并采用tr函数对网络性能的数据进行收集，画出网络性能曲线；对BP神经网络误差进行训练，将测试集的输入量带入BP神经网络进行预测，对神经网络计算过程进行封装，输入样本外的数据即可进行计算。
本发明方法可模拟出选矿条件与产品指标的关系。
权利要求书1页 说明书9页 附图6页CN 110516954 A 2019.11.29C N 110516954A1.一种基于GA -BP神经网络算法优化选矿生产指标的方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)选取矿物样本的实时评价模型的输入指标参数和实时评价模型的输出指标参数；(2)随机选取样本数据的90％作为训练集，样本数据的剩余10％作为测试集；分别对训练集样本数据和测试集样本数据进行归一化处理；(3)将训练集输入量与输出量的变量名称定义为全局变量；(4)将全局变量数据带入GA遗传算法计算BP神经网络的最优初始权值和最优初始阈值；(5)导入训练集的样本数据并基于最优初始权值和最优初始阈值训练BP神经网络，并采用tr函数对网络性能的数据进行收集，画出网络性能曲线；(6)预设BP神经网络的精度为0.010，若BP神经网络的训练误差不大于0.001时，带入归一化后训练集样本数据中的输入值与输出值，对BP神经网络误差进行训练得到BP神经网络的训练精度；若BP神经网络的训练误差大于0.001时，则返回步骤(4)计算BP神经网络的最优初始权值和最优初始阈值；(7)若训练精度不小于90％，将归一化处理后测试集样本数据中的输入量带入BP神经网络得到网络计算输出量，将网络计算输出量进行反归一化处理得到网络预测输出量，将网络预测输出量与测试集的实际输出量比较，若网络预测输出量与测试集的实际输出量的误差不大于1％，则预测正确；若网络预测输出量与测试集的实际输出量的误差大于1％，则返回步骤(4)计算BP神经网络的最优初始权值和最优初始阈值；(8)对训练完成的BP神经网络的计算过程进行封装，将样本数据以外的数据输入训练完成的BP神经网络进行预测。
基于GA进化BP神经网络的货币识别研究的开题报告
基于GA进化BP神经网络的货币识别研究的开题报告一、研究背景及意义随着全球经济的深度发展，货币的种类越来越多，各种货币的面额、图案、颜色等也越来越复杂多样，给人们的日常生活带来了不小的不便。
因此，如何快速准确地识别各种货币，成为了一个非常重要和紧迫的问题。
传统的货币识别方法主要是基于图像处理和模式识别，但是这些方法在实际应用中存在着不少问题，如对光照、噪声以及传感器故障等情况比较敏感，导致准确率较低，识别速度较慢等。
为解决这些问题，研究者们开始尝试将人工神经网络（ANN）应用于货币识别领域，并取得了一定的成果。
但是，传统的ANN网络只能通过反向传播算法进行训练，该方法存在着容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺点，同时其泛化能力也比较差。
因此，本研究将结合遗传算法（GA）和背景传播（BP）神经网络，提出一种基于GA进化BP神经网络的货币识别方法。
GA算法可以快速地在众多可能的解空间中搜索最优解，并提高了BP神经网络的训练速度和泛化能力，从而提高了货币识别的准确性和效率。
二、研究目标和内容研究目标：提出一种基于GA进化BP神经网络的货币识别方法，分析该方法的性能和优势，并与传统的ANN方法进行比较，探索货币识别领域的新思路和新方法。
研究内容：1. 对货币图像进行预处理，提取出货币的特征向量。
2. 建立基于GA进化BP神经网络的货币识别模型，进行网络设计和参数调优。
3. 对比分析该方法与传统的ANN方法的识别准确率、泛化能力等性能指标。
4. 针对该方法的优缺点和应用前景进行讨论。
三、研究方法和技术路线研究方法：本研究采用实验研究和模拟仿真相结合的方法，从理论和实际两个方面进行探索和验证。
技术路线：1. 收集和整理货币图像数据集，进行数据分析和预处理。
2. 设计和编写基于GA进化BP神经网络的货币识别模型，进行训练和测试。
3. 比较分析该方法与传统的ANN方法的性能指标，包括准确率、召回率、F1值等。
4. 针对该方法的优点和缺点进行分析，对其应用前景进行讨论。
基于人工神经网络耦合遗传算法（BP-GA）优化茶氨酸-葡萄糖美拉德反应的条件
渠一聪，张绍绒，罗理勇，等. 基于人工神经网络耦合遗传算法（BP-GA ）优化茶氨酸-葡萄糖美拉德反应的条件[J]. 食品工业科技，2023，44（24）：183−192. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2023020165QU Yicong, ZHANG Shaorong, LUO Liyong, et al. Optimization of Theanine-Glucose Maillard Reaction Conditions Based on Artificial Neural Network Coupled Genetic Algorithm (BP-GA)[J]. Science and Technology of Food Industry, 2023, 44(24): 183−192.(in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2023020165· 工艺技术 ·基于人工神经网络耦合遗传算法（BP-GA ）优化茶氨酸-葡萄糖美拉德反应的条件渠一聪1,2，张绍绒1,2，罗理勇1,2,3，曾 亮1,2,3, *（1.西南大学食品科学学院，重庆 400715；2.川渝共建特色食品重庆市重点实验室，重庆 400715；3.西南大学茶叶研究所，重庆 400715）摘 要：为了对美拉德反应体系进行综合评价以及优化茶氨酸-葡萄糖美拉德反应条件，本研究构建了茶氨酸-葡萄糖美拉德反应综合评价值的人工神经网络耦联遗传算法（BP-GA ）模型，优化得到了最佳反应条件。
先通过熵值法求出荧光值、A 294、A 420、葡萄糖及茶氨酸剩余量五个评价指标之间的权重，再结合单因素实验及正交试验结果，建立输入为实验因素参数，输出为美拉德反应综合评价值的BP-GA 人工神经网络模型，最后使用建立好的模型得到茶氨酸-葡萄糖美拉德反应的最优条件及相应的美拉德反应综合评价值。
基于PCA算法和GA-BP算法的混合算法
基于PCA算法和GA-BP算法的混合算法
牛向阳
【期刊名称】《阜阳师范学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(032)001
【摘要】研究PCA算法、GA和BP算法的机理,分析三种算法的优缺点,结合PCA 算法降维优点及GA全局寻优与BP算法快速收敛的特点,将主成分进行实数编码,将网络结构进行二进制编码,并在遗传操作中嵌入BP算子,将三种算法进行耦合,提出一种新的混合算法,就财政能力综合评价问题进行实验,实验结果表明混合算法明显优于GA和BP算法.
【总页数】3页(P13-15)
【作者】牛向阳
【作者单位】阜阳师范学院数学与统计学院,安徽阜阳236037
【正文语种】中文
【中图分类】O221.1
【相关文献】
1.一种基于GA-BP混合算法的模糊神经网络控制器 [J], 张素文;汪丽丽;陈尹萍;苗丹丹
2.基于GA-BP混合算法的煤与瓦斯突出强度预测研究 [J], 位爱竹;王凯;伍永生
3.AES、RSA算法优化及其混合算法 [J], 金玲玉;叶宇鹏;林威扬;吴沛;房少梅
4.基于GA-BP混合算法的液固挤压工艺组合参数逆向设计 [J], 苏力争;齐乐华;周
计明;王振军;李贺军
5.基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断 [J], 王少芳;蔡金锭;刘庆珍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GA-BP神经网络的多无人艇协同作战效能评估
基于GA-BP神经网络的多无人艇协同作战效能评估
王翀;倪海参;王赢旋;黄炳涛
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2024(46)1
【摘要】在现代化海战中,多无人艇协同作战作为新的作战形式,对其作战效能进行科学准确的评估十分重要。
针对多无人艇系统协同作战的特点,结合ADC方法和OODA决策链建立协同作战效能评估指标体系。
考虑传统评估方法具有过于依赖专家经验的缺点,引入BP神经网络构建多无人艇协同作战评估模型,利用遗传算法(GA)对神经网络进行全局优化并对模型进行仿真验证。
结果表明,该模型可有效地对多无人艇系统协同作战效能进行评估。
【总页数】6页(P109-114)
【作者】王翀;倪海参;王赢旋;黄炳涛
【作者单位】中国舰船研究院;哈尔滨工程大学船舶工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TJ01;TP183
【相关文献】
1.基于AHP-模糊综合评判法的有人机/无人机协同作战效能评估
2.基于DoDAF的无人机协同作战效能评估
3.基于Hopfield网络的有人机/无人机协同作战效能评估
4.基于灰色理论的有人/无人机协同作战效能评估
5.基于灰色层次分析法的有人/无人协同作战效能评估
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。