基于遗传算法改进的BP神经网络原油价格拟合与预测

为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-

一种基于遗传算法的BP神经网络优化方法，并提供了具体的实现步骤和代码示例。遗传算法被用于优化BP神经网络的权值，通过不断迭代和进化，找到最优的网络结构和权值组合，从而提高神经网络的预测性能和泛化能力。

BP数据融合是由美国JDL实验室数据融合专家组(DFS)提出的并给出了一般的概念模型。最初用于军事领域，现在广泛应用于机器人，交通管制，故障诊断等民生领域。最初数据融合用于处理传感器的信息融合，由于传

BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简

入侵检测(Intrusion Detection)是对入侵行为的检测。它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据、其它网络上可以获得的信息以及计算机系统中若干关键点的信息,检查网络或系统中是否存在违

为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中

从2014年中到2016年，石油价格Swift下跌，导致美国和全球股票市场大幅波动。 原油价格的这种变化是在三到四年前石油价格大幅上涨之后发生的。 油价增长轨迹的每一次变化都会影响股市收益。 石油价格

采用matlab语言编写的遗传算法优化BP神经网络，并以非线性函数拟合为例评价适用性。

在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。在这种情况下，可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。BP神经网络是一种反向传递并且能够修正误差的多层映射函数

人工神经网络基本模型,BP神经网络理论 BP神经网络应用 遗传算法