一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

摘要

如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量.基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性,提出一种自适应遗传BP神经网络模型,该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重, 而后再进行BP网络的训练过程.最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测.实验结果表明该方法优于传统BP算法,有利于提高网络的收敛性以及学习能力,可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率,具有一定的实用价值.