GA-BP神经网络在老人负性情绪预测中的应用

发布时间：2021-05-26 11:00

　　BP神经网络在当前社会上有着极为广泛的应用,但是传统的BP神经网络存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优点的缺点.本文利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）自动调整搜索方向、利于全局择优的特点,构建基于遗传算法优化的BP神经网络模型,用于预测养老机构老年人的负性情绪,重点通过预测的准确性验证模型可行性.本文以北京大学开放研究数据平台的中国健康与养老追踪调查数据空间（CHARLS）作为主要研究数据空间;预测结果表明,粒子群算法（Partical Swarm Optimization,PSO）和遗传算法都能够提升BP神经网络的收敛速度,同时避免陷入局部最优;粒子群算法优化的PSO-BP神经网络在收敛速度上更快,遗传算法优化的GA-BP神经网络在准确度上更优.考虑到养老机构对于数据实时性要求不高,因此选取遗传算法作为BP神经网络在负性情绪预测上的优化方案是目前阶段较为良好的选择. 

【文章来源】：小型微型计算机系统. 2020,41(08)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 算法资料
    2.1 BP神经网络
    2.2 遗传算法
    2.3 基于遗传算法优化的GA-BP神经网络
3 案例分析
    3.1 数据清洗以及输入、输出项的选择
    3.2 隐藏层节点数的确定
4 结果分析
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]同源染色体的概念辨析[J]. 张彩云,贺东奇.  生物学教学. 2019(03)
[2]微博非结构化数据的情绪挖掘方法及在旅游预测中的应用[J]. 梅梅,刘颖,唐小利,张玢.  情报资料工作. 2019(01)
[3]基于中文微博的情绪分类与预测算法[J]. 郝苗苗,徐秀娟,于红,赵小薇,许真珍.  计算机应用. 2018(S2)
[4]成都市养老机构老人抑郁现状与对策[J]. 吴萍,张先庚,王红艳,谢汶倚.  中国老年学杂志. 2018(21)
[5]基于权值变化的BP神经网络自适应学习率改进研究[J]. 朱振国,田松禄.  计算机系统应用. 2018(07)
[6]一种BP神经网络优化算法在配电网故障定位的研究[J]. 钟建伟,刘俊夫,周文辉.  内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版). 2017(04)
[7]不同情绪状态下心理距离对大学生道德判断的影响[J]. 闫春平,申鲁军,杨世昌,吕欣,张亚茹.  中国临床心理学杂志. 2017(02)
[8]基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用[J]. 齐银峰,谭荣建.  水利水电技术. 2017(02)
[9]人工蜂群优化的BP神经网络在入侵检测中的应用[J]. 沈夏炯,王龙,韩道军.  计算机工程. 2016(02)
[10]一种用于多阈值图象自动分割的混合遗传算法[J]. 王培珍,杜培明,陈维南.  中国图象图形学报. 2000(01)

硕士论文
[1]数据挖掘在高校学生心理危机预防中的应用[D]. 黄中海.武汉科技大学 2015



本文编号：3206265