文献类型：期刊文章

作　　者：墨蒙[1] 赵龙章[1] 龚嫒雯[1] 吴扬[1]

MO Meng;ZHAO Longzhang;GONG Aiwen;WU Yang(College of Electrical Engineering and Control Science,Nanjing Tech University,Nanjing 211816,China)

机构地区：[1]南京工业大学电气工程与控制科学学院,江苏南京211816

出　　处：《现代电子技术》

年　　份：2018

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：41-44

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高BP神经网络预测模型对超市大米日销售预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。介绍了BP神经网络和遗传算法的特点以及存在的缺陷,并进一步研究了BP神经网络和遗传算法相结合的有关技术,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型获取最优解,充分发挥了BP神经网络的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力的优势。仿真结果证明,该方法对超市大米日销售预测具有更高的精度和更好的非线性拟合能力。

关 键 词：人工神经网络 BP神经网络 遗传算法 GA-BP神经网络 优化方法  搜索能力

分 类 号：TN711-34] TP183]