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摘要:
神经网络能以任意精度逼近非线性函数,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映信息的非线性发展趋势.该文在分析传统BP网络缺点的基础上,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络.详细讨论了GA算法的优化神经网络初始权值和阈值的思想和理论.在阐述预测方法同时,用具体例证分析了GA-BP网络预测的性能和特点.结果表明,基于GA-BP神经网络在预测精度和适应性方面高于传统的BP神经网络.
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文献信息
篇名 运用GA-BP神经网络研究时间序列的预测
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 基因链 GA-BP神经网络 优化 预测 训练
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 687-692
页数 6页 分类号 TP273
字数 4869字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄建国 电子科技大学自动化工程学院 94 689 13.0 23.0
2 王厚军 电子科技大学自动化工程学院 257 2532 27.0 36.0
3 龙兵 电子科技大学自动化工程学院 69 1038 19.0 28.0
4 罗航 电子科技大学自动化工程学院 10 191 6.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
基因链
GA-BP神经网络
优化
预测
训练
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
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