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基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

作者:杨蕾; 林红混沌免疫遗传算法神经网络自适应bp算法全局优化海冰厚度

摘要:借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法。进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型。利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表日周基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性。

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智能计算机与应用

《智能计算机与应用》(CN:23-1573/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《智能计算机与应用》定位为“以学术和技术为主,兼顾应用”的学术期刊。本刊密切关注以计算机应用和学术研究为优秀的历史沿革、现状热点及发展趋势,也可集成计算机技术、方法和理论在通信、网络、自动控制等当代热门技术领域的先进应用成果,致力于打造展现计算机技术在多领域、多视角的学术和技术成果、切磋计算机应用经验的期刊交流平台。

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