【摘 要】
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针对BP算法易陷入局部最优,提出将一种新的混沌遗传算法(CGA)用于全局优化给水管网状态神经网络模型的初始权阈值.该算法将混沌搜索与自适应遗传算法相结合,根据混沌运动的初
【机 构】
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浙江大学,青岛建工学院,杭州电子科技大学
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针对BP算法易陷入局部最优,提出将一种新的混沌遗传算法(CGA)用于全局优化给水管网状态神经网络模型的初始权阈值.该算法将混沌搜索与自适应遗传算法相结合,根据混沌运动的初值敏感性、内在随机性以及遍历性的特点,通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群,并利用自适应遗传算法进一步寻优,对混沌映射和遗传进化进行循环计算直至达到最大进化代数,最终获得BP模型的较优权阈值.实例分析结果表明,与自适应遗传算法(AGA)相比,该算法搜索稳健,全局搜索能力强,并且新算法优化模型具有更高的预测性能.
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