【摘 要】
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该文首先讨论了中国城市用水量变化及预测的特点,在对神经网络、遗传算法理论和建模特点等较为深入探讨的基础上,建立了自适应遗传-人工神经网络结构的过程实际上是一个寻优
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该文首先讨论了中国城市用水量变化及预测的特点,在对神经网络、遗传算法理论和建模特点等较为深入探讨的基础上,建立了自适应遗传-人工神经网络结构的过程实际上是一个寻优过程,而进化计算非常适合于优化问题,因此该文将进化算法中的遗传算法应用神经网络结构设计;对标准BP算法存在的收敛速率慢和局部最小点问题且受到参数选取人为因素过多的限制的问题,该文通过神经网络与遗传算法的结合,用遗传算法初始优化网络权重,克服BP算法局部收敛问题,并引入非线性优化理论中的变尺度方法对前向网权重进一步优化,以加快网络收敛速度;采用了自适应交叉和变异率技术,并在选择算子中利用Hamming距离来确定两个体的相似程度来控制个体间距离,克服一般遗传算法易于过早收敛现象问题.
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