遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

• 作者: 张铭锐 李松 罗勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌理论 预测 反向传播(BP)神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（29）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 52-55
• 分类号: TP183
• 字数: 4724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.29.015

摘要

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法.利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解.将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李松	河北大学管理学院	34	843	12.0	28.0
2	罗勇	河北大学管理学院	7	119	2.0	7.0
3	张铭锐	河北大学管理学院	1	114	1.0	1.0