遗传算法改进的bp神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用

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1、遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用[遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用]区别于传统的提取混沌时间序列饱和嵌入维数的方法,本文利用人工神经网络成功地对水库混沌径流时间序列的饱和嵌入维数进行了提取,计算了该时间序列里的最大Lyapunov指数,两种方法结果都证明了该时间序列的混沌性.并用遗传算法对BP神经网络进行了改进,利用该模型对三门峡水库混沌径流时间序列进行了预测.实例计算表明该方法解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度.无论在计算精度上还是在收敛次数上都优于

2、没有改进的BP神经网络.作者：刘媛媛练继建朱云LIUYuan-yuanLIANJi-jianZHUYun作者单位：刘媛媛,LIUYuan-yuan(中国水利水电科学研究院防洪减灾所,北京,100038)练继建,LIANJi-jian(天津大学建工学院,天津,300072)朱云,ZHUYun(宁夏回族自治区水利厅防办,宁夏,银川,750001)刊名：水文ISTICPKU英文刊名：JOURNALOFCHINAHYDROLOGY年，卷(期)：200727(2)分类号：P338+.9关键词：混沌径流时间序列BP神经网络遗传算法Lyapunov指数遗传算法改进的BP神

3、经网络在混沌径流时间序列预测中的应用2　　第2篇基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化　　〖预览〗摘要：将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法.该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力.针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化.数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道.朱建丰徐世杰Author：ZHUJian-fen

4、gXUShi-jie作者单位：北京航空航天大学,宇航学院,北京,100083期刊：航空学报ISTICEIPKUJournal：ACTAAERONAUTIC……遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用3　　第3篇发展性阅读障碍的产生机制——从行为到遗传研究　　〖预览〗摘要：发展性阅读障碍(developmentaldyslexia,DD)是一种特殊的学习障碍,探索DD的产生机制有助于寻求DD儿童的鉴别和治疗方法.目前拼音文宁国家对DD的产生机制研究很多,结果也很丰富,但是很多观点还不一致.汉语DD研究起步较晚,各方面还不够深入和完善.简述了DD

5、在认知、脑神经和基因方面的研究进展,对拼音文字DD与汉语DD的研究结果进行了对比,以揭示不同语言文字系统下DD者的认知神经差异.研究认为,应该大力加强对汉语DD的探究,这样不但为中国DD儿童的诊治提供理论基础,也可以为DD的语种特异性问题提供科学依据.王久菊[1]毕鸿燕[2]卫垌圻[1]翁旭初[2]Author：WANGJiu-Ju[1]BIHong-Yan[2]WEITong-Qi[1]WENGXu-Chu[2]作者单位：中国科学院心理研究所,脑与……　　〔遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用〕