基于遗传算法优化和KD树的交通流非参数回归预测方法

本文提出了一种改进的遗传算法 ,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式 ,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明 ,这种算法能够有效地提高BP神经网络结

企业财务困境预测是财务实务界和理论界关注的热点问题之一。为了有效识别出在未来两年内有可 能陷入财务困境的企业,该文提出了一种遗传算法优化灰色案例推理的新方法进行企业财务困境预测,并采 用实证研究予以验

本课题是在之前BP预测温度的基础上进行优化,加入GA(遗传算法),其中MSE、R^2等参量明显比BP网络单独预测效果好的许多

基于改进遗传算法的最小生成树解决办法。除了普利姆算法和克鲁斯卡尔算法之外的又一算法。

在科研中年常将遗传算法作为优化权值阈值的主要方法,但该算法不局限于此,还可以进行网络结构的优化和数据的优化,本资源将GA降纬的实现方法整理出来。

采用一种新的跳跃基因遗传算法对获取的初始模糊系统参数进行优化。在此基础上,综合考虑隶属度函数的距离相似性和形状相似性,依据隶属度函数相似性对模糊变量的隶属度函数集进行简化。

大型引水泵站一般都在引水渠道或管道的尾端配备了蓄水水库，它们对水泵的实时供水量及供水压力无特别要求，水泵效率最高才是这类水泵站进行优化方案设计时的目标。依据泵站试验运行时SCADA系统的数据记录，采用

对原有的混沌序列数字量化过程提出一种改进的方法，该方法在运用中间多比特量化法的同时，采用截短技术对实值混沌序列进行量化，减少了序列的迭代次数与大量的初始值选择判决过程；采用国际上公认的FIPSPUB1

基于遗传算法优化理论变异函数的方法及应用,徐英,陈亚新,结合变差函数拟合的特点,在遗传算法的基础上,提出了一种优化理论变异函数参数的新方法,并给出了应用实例。该方法不仅考虑了参

针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点,提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据,运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干