GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较

发布时间：2017-03-31 06:53

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【摘要】：目的在MATLAB软件上拟合BP与GA-BP神经网络数据,比较传统BP与GA-BP神经网络拟合数据的效果,并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料,研究采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,并通过"试错法"确定隐含层神经元数,比较传统BP神经网络与GA-BP神经网络拟合数据的效果。结果 GA-BP神经网络相对于BP神经网络拟合数据迭代步数更少、能更快地达到预设目标;在R2和调整R2无统计学差异的前提下,当隐含层神经元为15时,BP神经网络和GA-BP神经网络均比较稳定,GA-BP拟合效果更好。结论 GA-BP神经网络建模稳定性高,GA-BP神经网络较BP神经网络能达到预设目标的次数更多,能达到全局最优,表明遗传算法优化BP神经网络具有可行性。
【作者单位】： 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室;山西省医药卫生期刊社;上海计划生育科学研究所;
【关键词】： BP神经网络 GA-BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(30872183)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 人工神经网络(artificial neural network)是近年来应用广泛的一种模拟人脑神经系统的结构和功能的人工智能方法,它采用非线性并行处理方式,具有强大的学习和适应能力,可用于影响因素分析。BP(backpropagation)神经网络是非线性不确定性数学模型,是一种具有连续传递函数的多

【参考文献】

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本文编号：279061