基于改进的自适应遗传算法优化BP神经网络

针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题,改进了自适应交叉率和变异率的计算方法,考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配,提出一种改进的自适应遗传算法;并将其应用于BP神经网络计算模型的优化,运用到汽车加油量计算中,通过比较标准BP网络、Srinivas提出的自适应遗传算法优化的BP神经网络和改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络3种模型的计算误差,验证得出改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的算法优于另外两种。