一种基于GA-BP网络的通用预测方法

摘要：

以孝感学院历年招生规模为研究对象,建立通用预测模型.LM-BP 网络学习能力强,但预测不一定准确,主要是神经网络对其初始权值和阈值敏感.采用遗传算法(GA)对其初始权阈值进行优化,提出GA-BP网络通用预测模型.跟随机法选择LM-BP网络的初始权阈值相比,表明经过GA 优化后,神经网络训练总次数明显减少,但其测试准确度得到大幅提高,其泛化能力大大增强.采用该方法对孝感学院招生规模的预测有一定的参考价值.

关键词： LM-BP网络 遗传算法 随机法 泛化能力 通用预测模型

作者: 郭海如 崔雪梅

作者单位: 孝感学院计算机学院,孝感,中国,432000 孝感学院生科院,孝感,中国,432000

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年亚太青年通信与技术学术会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 219-222

在线出版日期: 2010-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）