基于遗传算法的 BP 神经网络电子系统状态预测方法研究

• 作者: 尹明 李小珉
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 状态预测 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 【在线测试与故障诊断】
• 页码范围: 182-186
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 字数: 3998字
• 语种: 中文

摘要

BP神经网络是一种应用面较广的神经网络，但存在明显缺陷：学习收敛速度慢，易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。为了提高BP神经网络预测模型在状态预测中的准确性，提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的状态预测方法。利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解，并将该预测方法应用到Buck输出电压平均值进行有效性验证。仿真结果表明，改进后方法具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小珉	海军工程大学电子工程学院	31	245	8.0	15.0
2	尹明	海军工程大学电子工程学院	22	51	4.0	6.0