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遗传算法优化的神经网络预测团雾

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针对国内外研究中现有团雾预测方式中出现的不足,建立了基于遗传算法优化的神经网络预测模型,用以对高速公路团雾的发生进行预测.在利用遗传算法得到BP神经网络的初始权值和阈值基础上,通过神经网络对输入的历史团雾气象数据进行学习训练,建立团雾预测模型.经优化的神经网络模型避免了由于神经网络初始权值、阈值难以确定所造成的网络震荡问题,以及神经网络计算过程中易陷入局部解的问题.实验结果表明,优化后的团雾预测模型具有较高的预测精度,为高速公路团雾的预测提供了新的方法与思路.
Agglomerate Fog Prediction Based on Neural Network Optimized by Genetic Algorithm

余星辉、孙晨曦

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江苏科技大学经济管理学院,江苏镇江 212100

华北水利水电大学数学与统计学院,河南郑州 450046

团雾预测 遗传算法 算法优化 BP神经网络 Matlab

河南省高等学校省级大学生创新创业训练计划华北水利水电大学大学生创新创业训练计划

S2020100780412019XA042

2021

10.3969/j.issn.1007-0834.2021.04.004

河南教育学院学报(自然科学版)
河南教育学院

河南教育学院学报(自然科学版)

影响因子：0.517
ISSN：1007-0834
年,卷(期)：2021.30(4)
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