遗传算法优化的BP神经网络建模

资 源 简 介

对非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。

详 情 说 明

本文旨在通过遗传算法对非线性系统进行建模，以优化神经网络的构建。在使用1500组数据对网络进行构建后，我们使用500组数据来测试网络的性能。然而，由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，网络很容易陷入局部最小值。因此，我们提出了一种新的方法，即使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值。我们对比了使用遗传算法前后的效果，发现使用遗传算法优化后的神经网络在测试数据上的性能更好，表现更加稳定。这一方法有望为非线性系统的建模提供新的思路和方法。