神经网络与遗传算法对A群链球菌发酵培养基的优化

利用神经网络对培养基组分：胰蛋白胨、牛肉膏、葡萄糖、酵母粉的浓度和起始pH值进行建模,并用遗传算法对其优化。结果表明,经过神经网络和遗传算法优化过的培养基使A群链球菌的生物量提高了18％。     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

遗传算法优化BP神经网络的异丙酚血药浓度预测

针对静脉麻醉异丙酚时变性强,房室结构复杂的特性,经典的非线性混合效应模型参数估计法存在变量繁多,人为因素多等弊端,而BP神经网络又存在极易陷入局部极值,网络训练不稳定致使预测误差大。利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,调整神经网络中异丙酚血药浓度和时间、病人年龄、体重、身高、体表面积、采样时间、总剂量、注射率的关系,然后建立异丙酚血药浓度预测模型,并与NONMEM方法、BP神经网络进行比较。比较结果,GA-BP网络的平均误差为1.2%,BP网络的平均误差为29.59%,NONMEM为14.61%,GA-BP网络的绝对平均误差15.76%,BP网络的绝对平均误差31.9%,NONMEM为22.99%。实验结果表明:GA-BP网络对于半衰期较短的麻醉药物异丙酚药物具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于遗传算法优化BP神经网络的稀土萃取过程建模

针对稀土萃取分离过程工艺复杂/难以对其建立精确的过程控制模型,提出了稀土萃取过程遗传算法优化BP神经网络建模方法.根据现场工艺参数,确定稀土萃取过程级数和各进料设定流量; 运用串级萃取理论对稀土萃取过程产生各级组分含量数据分析; 应用Matlab7.10数学软件进行分析计算,为确保2端出口产品最终达到所需纯度对过程进行研究分析,并以CePr/Nd萃取过程为例进行建模研究,对实际生产过程工艺操作控制具有一定的借鉴意义.     

基于遗传算法的神经网络权值优化

针对BP算法学习效率低、收敛速度慢，以及易陷入局部最优等缺点，提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法——遗传算法(Genetic Algorithm)，并论述了它在BP神经网络中权值优化的问题。仿真结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的权值收敛速度快，并有效解决了BP算法易陷入局部最优的问题。     

遗传算法优化BP神经网络的专家自动诊断模型

随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大的容错性和非线性处理能力,能有效地对疾病进行筛查和诊断。该文采用遗传算法来优化改进BP算法得到GA-BP算法,通过遗传和变异操作对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,不断更新选择,使得网络的系统总误差趋于最小,构建出卵巢癌诊断模型。采用Matlab2013、VC++编程和统计软件SPSS.18等工具来实现专家自动诊断的人工智能模型,并通过计算机仿真和预测进行检验。     

基于遗传算法优化BP神经网络的地层破裂压力预测方法

针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度为输出变量,建立了GABP预测地层破裂压力模型,并利用塔里木盆地YB1井的数据进行神经网络学习和结果验证。GABP模型的预测结果误差约3.5%,精度远高于Eaton法。该方法不受地质构造条件影响,且具有精度高、计算速度快等特点。     

基于遗传算法BP神经网络优化证券组合投资

BP神经网络由于具有对数据大规模并行处理及对知识有较强融合能力的优点,应用范围极广.然而也存在一些致命的缺点(如容易陷入局部极小点),通过遗传算法(GA)与BP网络结合,可以有效地解决该问题.优化证券投资组合的仿真模拟实验结果表明,其优化方案比使用二次规划法更优,该方法更具正确性、高效性和实用性.     

基于实数编码遗传算法的多层神经网络BP算法

提出用实数编码的遗传算法来优化多层神经网络的权值,并且将遗传算法与ＢＰ算法结合,能有效地避免ＢＰ算法陷入局部极小和遗传算法过早收敛,实验结果令人满意。     

L-异亮氨酸发酵培养基的遗传算法优化及发酵过程的神经网络建模

应用遗传算法对L-异亮氨酸发酵培养基进行优化,经优化后的发酵培养基能积累L-异亮氨酸16.84g/L,比初始值提高28.7%.并且运用神经网络对L-异亮氨酸的发酵过程进行建模并预测,取得了良好的效果.结果表明,神经网络在L-异亮氨酸发酵的模拟与预测中是一种高效快速的方法.     

基于遗传BP神经网络的非平稳时间序列预测

BP网是神经网络时间序列预测方法中最常用的网络。针对BP算法局部搜索能力强,而遗传算法全局搜索优势突出的特点,将二者结合构造遗传BP神经网络,用于非平稳时间序列预测。仿真结果表明,该混合算法不仅提高了学习效率,而且对太阳黑子数预测的准确性高于BP算法、传统统计学预测方法。     

基于神经网络和遗传算法的桥梁参数优化方法与分析

在桥梁施工监控中,实测标高与理论预测标高存在差异的主要原因之一是理论计算参数存在偏差,因此对计算参数进行有效修正成为现代施工控制的一个关键问题。分析和确定了影响标高预测误差的主要参数,利用有限元分析建立了主要参数和标高之间的BP网络模型,该模型在一定参数取值范围内可以取代有限元模型预测标高,从而大大减少计算量。在建立的BP模型基础上,通过浮点编码的遗传算法对目标函数进行优化得到一组最优计算参数。对实际桥梁的计算分析表明,本文确定的分析参数物理意义明确,基于本文方法的修正能有效地提高标高预测精度,对类似桥梁的计算分析具有指导意义。     

一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷，研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术，设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA，已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明，该算法具有较强的收敛性和鲁棒性，其应用效果很好。     

基于混合遗传算法的自适应神经网络优化设计

传统遗传算法优化神经网络存在"近亲繁殖"、"早熟收敛"、收敛速度慢和容易陷入局部极小等缺点.将适应度与相应的个体数目相联系,提出一种自适应交叉变异概率,并将其用于遗传操作,使得个体具有较强的多样性,一定程度缓解种群"早熟";将单纯形法和遗传算法结合到一起,使遗传算法的搜索更具有方向性,提高遗传算法的搜索能力,加快收敛速度.仿真实验进一步证明本文提出的算法对加快收敛速度,防止"近亲繁殖",保持种群多样性比较有效.     

基于遗传算法和BP神经网络的结构损伤识别

鉴于BP神经网络需要较长的训练时间、易陷入局部极小值、网络权值和阈值难确定等不足。运用遗传算法全局寻优的特点对BP网络的权值和阈值进行优化。同时运用遗传算法进行网络训练,避免网络收敛于局部极小值。通过对一根单梁实验数据的识别,结果表明两者的结合能对结构进行准确的识别。     

基于遗传算法神经网络流量测量

针对高炉煤粉喷吹系统,建立一种基于遗传算法的神经网络流量测量模型,考虑BP算法训练神经网络测量模型时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足,用改进的遗传算法来优化神经网络测量模型的参数,以提高测量系统的精度·现场实验表明,最大满量程误差小于3.8%,具有工程应用价值·     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

基于遗传算法BP网络的冻结方案优化设计

多圈管冻结方案设计与优化是深井冻结法凿井的一项关键技术,现今的理论和实践尚未成熟和完善,为此提出了基于遗传算法优化BP网络结构进行多圈管冻结方案的优化设计算法,将该算法求解的多圈管冻结设计方案与原方案进行了比较分析,表明了这种算法达到了较好的优化设计效果,为多圈管冻结方案设计及其优化提供了重要参考。