基于混合遗传神经网络的百米跑成绩预测方法

摘要

在遗传算法(Genetic Algorithm)与BP(Back Propagation)网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并把这种方法用于运动员百米跑成绩预测.与BP算法和LM(Levenberg Marquardt)算法相比,基于混合遗传算法的神经网络不仅有较快的学习速度和较好的学习精度,而且网络的泛化能力(Generalization Ability)得到了很大提高.