一种针对预测建模的神经网络训练算法——加速遗传算法

摘要：

本文针对遗传算法在训练用于预测建摸的神经网络时所遇到的优化速度问题，依据遗传算法自身的机理，并充分利用神经网络的强容错性，提出了一种改进的遗传算法——加速遗传算法（简称QGA）。实验表明此种算法是高效可行的，并且对于神经网络的训练具有普遍适用性。

关键词： 遗传算法 人工神经网 预测

作者: 崔秀云 陈月辉 史奎凡 扬波 董吉文

作者单位: 建筑材料工业学院信息与控制工程系（济南）

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第四届青年学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 579～582

在线出版日期: 1998-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）