一种基于遗传算法优化神经网络的卷烟材料与主流烟气成分的预测模型

摘要

一种基于遗传算法优化神经网络的卷烟材料与主流烟气成分的预测模型,包括以下步骤：样本预处理；基于遗传算法得到神经网络最优的权值和阈值参数；基于遗传算法得到的最佳权值和阈值，构建神经网络，并训练神经网络模型；对训练得到的神经网络模型进行验证，评估模型应用于实际的效果。与不采用优化算法的神经网络相比，基于遗传算法优化的神经网络模型先使用遗传算法选择使模型误差达到最小的权值和阈值作为训练神经网络的初始参数，可以避免模型陷入局部最优解，而无法得到全局最优解。