基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型_张宏

资 源 简 介

基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型_张宏

详 情 说 明

遗传算法优化BP神经网络的核桃破裂功预测研究

核桃破裂功是评价核桃品质的重要力学指标，传统预测方法存在精度不足的问题。张宏提出的遗传BP神经网络模型通过结合两种算法的优势，显著提升了预测准确性。

模型采用三层BP神经网络结构，输入层包含核桃物理特性参数，隐含层通过Sigmoid函数进行非线性转换，输出层给出破裂功预测值。遗传算法的引入主要解决了三个核心问题：网络初始权值随机性导致的收敛不稳定、传统梯度下降法易陷入局部极小值、隐含层节点数难以确定的问题。

实现过程首先通过遗传算法种群初始化生成权值矩阵，利用适应度函数评估网络误差，通过选择、交叉和变异操作迭代优化权值。将优化后的参数赋予BP网络后，再用少量样本进行微调训练。实验表明该模型相比传统BP网络，预测误差降低约40%，尤其在小样本情况下优势更为明显。

该方法的创新点在于将遗传算法的全局搜索能力与BP网络的局部微调能力相结合，为农产品力学特性预测提供了新思路。后续研究可探索其他智能算法的融合，以及模型在在线检测系统的应用。