神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法精選(九篇)

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第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

關(guān)鍵詞:諧波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 MATLAB

中圖分類號:TM1文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1007-3973(2010)06-083-02

隨著現(xiàn)代工業(yè)科技的發(fā)展,電力電子裝置的應(yīng)用越來越廣泛,非線性和時變性電子裝置大量投入到電網(wǎng)使得電力系統(tǒng)中的非線性負荷急劇增加,導(dǎo)致了配電網(wǎng)中電壓和電流波形的嚴(yán)重失真,由此而產(chǎn)生了電網(wǎng)諧波污染問題,諧波的產(chǎn)生降低了電能質(zhì)量,直接影響工業(yè)用電設(shè)備和居民用電設(shè)備的正常安全運行。另一方面隨著科技的發(fā)展,各種精密儀器的投入使用對電能質(zhì)量提出了更高的要求。諧波問題作為降低電能質(zhì)量問題的核心內(nèi)容對電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟運行帶來了巨大的挑戰(zhàn) 。

對諧波含量準(zhǔn)確進行分析計算時保證諧波治理效果的重要前提,本文采用遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行諧波含量計算,其實時性和結(jié)果精確性都有較大提高。

1諧波含量計算問題

原始理想的電壓和電流波形應(yīng)該是標(biāo)準(zhǔn)的正弦波波形, 可以假設(shè)電源瞬時電壓為

考慮到負載電流發(fā)生畸變,含有諧波分量,根據(jù)傅里葉級數(shù)將負載電流分解為:

其中,為基波有功電流;為基波無功電流;為高次諧波電流,可以將式(2)改寫成權(quán)值模式:

對諧波含量的分析計算目標(biāo)即為求出的值,其中體現(xiàn)高次諧波的含量 。實際電網(wǎng)中由于電力系統(tǒng)為三相系統(tǒng),偶次諧波基本消除,因此只考慮奇次諧波,占總諧波含量97%以上的諧波集中在25次諧波以下,本文只分析25次以下(包括25次)奇次諧波含量,根據(jù)以上分析,式(4)可以簡化成

其中 諧波分析即為求取式(5)中權(quán)值系數(shù) 的值。

2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測算法

本系統(tǒng)采用單層感知器―誤差修正學(xué)習(xí)法 。由式(5)可知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波權(quán)值計算可用如圖1所示,作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,為理論電流:

為實測電流值,也就是期望電流值,為期望電流值與網(wǎng)絡(luò)實際輸出之差,即誤差信號:

誤差信號為驅(qū)動控制信號,其目的是修正調(diào)節(jié)各次諧波權(quán)值,使網(wǎng)絡(luò)輸出一步一步接近期望輸出 ,這一目標(biāo)通過最小化性能指標(biāo)來實現(xiàn) ,性能指標(biāo)定義如下:

權(quán)值修正法則如下:

其中表示第n個輸入量第k+1表示第次迭代后結(jié)果,為學(xué)習(xí)率,為學(xué)習(xí)誤差,為第n個輸入向量。

綜合以上分析可知,采用單層感知器-誤差修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波算法計算步驟如下:

(1)給定初始諧波權(quán)值

初始權(quán)值賦值可采用在規(guī)定區(qū)間內(nèi)的隨機賦值法,初值賦值區(qū)間為[-2,2]。

(2)給定當(dāng)前輸入

由前面分析可知為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,輸入量在不同的時刻t不同,因此必須建立查表機制來查詢不同時刻的網(wǎng)絡(luò)輸入,用表示第n次迭代中第個輸入量( 的順序依次編號)。

(3)由權(quán)值和輸入量計算網(wǎng)絡(luò)輸出值

(4)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出和期望輸出計算學(xué)習(xí)誤差,如式(7)所示。

(5)根據(jù)學(xué)習(xí)誤差調(diào)節(jié)權(quán)值

其中表示第次迭代中第n個輸入量的連接權(quán)值

(6)回到2繼續(xù)進行下一次迭代計算

基于單層感知器-誤差修正學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)點就是迭代過程相對簡單,最后系統(tǒng)能穩(wěn)定收斂到目標(biāo)范圍。但系統(tǒng)的穩(wěn)定性受系統(tǒng)反饋參數(shù)影響較大,學(xué)習(xí)率的選取對于系統(tǒng)重復(fù)學(xué)習(xí)過程中的穩(wěn)定性和收斂性是非常重要的,的值過大,會加快收斂速度但誤差過大,的值過小,學(xué)習(xí)速度過慢,也將影響系統(tǒng)實時響應(yīng)速度。

3遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

上一節(jié)中提到的單層感知器-誤差修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種簡單的尋優(yōu)算法,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值尋優(yōu)算法存在全局搜索能力差的缺點,初始權(quán)值隨機性過大影響網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,而遺傳算法可以對復(fù)雜的,非線性的、多峰的不可微函數(shù)實現(xiàn)最優(yōu)全局搜索,能有效利用歷史信息來推測下一代更優(yōu)質(zhì)的尋優(yōu)點集 。這樣不斷進化,最后收斂到一個最適應(yīng)環(huán)境的個體上,進而得出問題的最優(yōu)解。因此,可以先用遺傳算法對初始權(quán)值進行優(yōu)化,在大范圍解空間定位出適用于優(yōu)化目標(biāo)的較好搜索空間,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這一個較小解空間進行局部尋優(yōu),這樣既可以避免在尋優(yōu)過程陷入局部最優(yōu),還可以加快算法收斂。據(jù)此本文將遺傳算法與單層感知器-學(xué)習(xí)修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行結(jié)合來優(yōu)化諧波含量計算。遺傳算法進化步驟如下 :

第一步:確定決策變量和約束條件

包括基波權(quán)值在內(nèi),一共有13組,總共有26個權(quán)值,諧波權(quán)值的范圍一般在[-1,1],權(quán)值可能溢出,本文將權(quán)值范圍擴大到[-2,2],即:

第二步:建立優(yōu)化模型

優(yōu)化目標(biāo)為使得性能指標(biāo)到合理范圍

第三步:確定編碼、解碼方法

對于每一個權(quán)值其取值區(qū)間為[-2,2],由于遺傳算法計算目的為搜索最優(yōu)區(qū)間,而非最優(yōu)解,因此將[-2,2]區(qū)間以0.2為單位分為20等份,計算最終目標(biāo)只需求出最優(yōu)解所在區(qū)間即可,可知每個權(quán)值從-2到2有21個取值可能,可用4位二進制編碼串表示,一共有26個權(quán)值,按照的順序需要104位二進制編碼串來表示,這便構(gòu)成了染色體編碼方法。解碼時先將104位的二進制編碼串截成26段4位二進制編碼串,每一段編碼串表示一個權(quán)值編碼,設(shè)某一段編碼為,解碼后表示權(quán)值實際值為,可知

第四步:確定個體評價方法

可知個體評價方法即為性能指標(biāo)控制到合理范圍。

第五步:設(shè)計遺傳算子

選擇運算選用比例選擇算子;交叉運算使用單點交叉算子;編譯運算使用基本位變異算子。

第六步:設(shè)定遺傳算法運行參數(shù)

包括群體大小、終止代數(shù)、交叉概率和變異概率

結(jié)合前面神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分析,可得出遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算諧波的總計算流程,如圖2所示:

4MATLAB仿真分析

根據(jù)前面對算法的分析,使用MATLAB提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法工具性進行仿真處理 。設(shè)置遺傳算法群體大小為80,終止代數(shù)為100,交叉概率為0.7,變異概率為0.001,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法學(xué)習(xí)率為0.1,使用遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練樣本曲線如圖3所示,單獨使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練樣本曲線如圖4所示:

由圖3和圖4可知,采用遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行諧波分析,在遺傳算法完成100步迭代后適應(yīng)度最高樣本的訓(xùn)練誤差已經(jīng)降到,此后進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練到160步后訓(xùn)練誤差已經(jīng)降到,相比單獨使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,需要到350步訓(xùn)練誤差才能到,可見采用遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法大大加快了迭代速度和計算結(jié)果的準(zhǔn)確性。

5遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點

使用遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為諧波計算分析提出了新的解決思路,主要特點包括:(1)全局搜索能力強,算法精確度高 。(2)抗干擾能力強.。(3)自適應(yīng)能力強。智能算法進行諧波分析作為一種新興的諧波分析思路,但是由于智能算法對于訓(xùn)練樣本的依耐性非常大,算法參數(shù)的設(shè)置對于整體計算精度和效率影響非常大,現(xiàn)場應(yīng)用不夠,因此還需作更為深入的探索研究。

注釋:

呂潤如. 電力系統(tǒng)高次諧波[M].北京:中國電力出版社,1998.

危韌勇,李志勇.基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)諧波測量方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),1999,23(12):20-23.

焦李成.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,1993.

危韌勇,李志勇,李群湛.一種基于ANN理論的諧波電流動態(tài)檢測方法研究[J]. 鐵道學(xué)報,2000,22(1):40-43.

陳國良,王熙法,莊鎮(zhèn)泉,王東生.遺傳算法及其應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,1999.

王小平,曹立民.遺傳算法-理論、應(yīng)用于軟件實現(xiàn)[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002.

第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

[關(guān)鍵詞] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 煤礦突水； 優(yōu)化設(shè)計； 遺傳算法

1 引言

煤礦行業(yè)作為我國的一種重要的傳統(tǒng)能源行業(yè)，在國民經(jīng)濟、人民生活等眾多領(lǐng)域中起著舉足輕重的作用。但現(xiàn)階段我國的煤礦企業(yè)普遍存在著安全化的建設(shè)水品嚴(yán)重的滯后，在生產(chǎn)中，安全保障方法嚴(yán)重的不足，開挖的成本居高不下。而與其相對的是近些年來，遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起，改變了傳統(tǒng)安全監(jiān)測的諸多不足之處，使得信息安全化技術(shù)滲透了人們生活的每個角落。在很多地方已經(jīng)將引進遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)這種重要的輔技術(shù)作為一種衡量公司運營好壞的標(biāo)準(zhǔn)。

而現(xiàn)階段我國的煤礦企業(yè)基本上受制于安全化系統(tǒng)不發(fā)達，從而使得煤礦生產(chǎn)中的突水事故經(jīng)常發(fā)生，同時，企業(yè)內(nèi)部的各個應(yīng)用之間也難以連通，不利于系統(tǒng)集成，致使系統(tǒng)內(nèi)溝通繁瑣。不止如此，缺乏有效的安全化技術(shù)也使得領(lǐng)導(dǎo)缺乏及時有效的數(shù)據(jù)用于推斷預(yù)測企業(yè)的發(fā)展與行業(yè)的發(fā)展趨勢。這些問題在一定程度上嚴(yán)重的制約了我國的煤礦行業(yè)發(fā)展，利用現(xiàn)有遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煤礦監(jiān)測技術(shù)完全可以大大改善這種現(xiàn)象。

因此，將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)引入我們煤礦行業(yè)勢在必行。而在預(yù)測煤礦突水事件的方案中可以有效的將信息資源集中到各個管理機構(gòu)，從而推進煤礦行業(yè)的安全化進程，促進煤礦行業(yè)的發(fā)展。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤礦突水預(yù)測中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種符號數(shù)值相結(jié)合以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心建造的智能預(yù)測系統(tǒng)。其采用一種或多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來學(xué)習(xí)輸入輸出之間的關(guān)系，摒棄了傳統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作周期。該模型的建立過程，一是確定礦井突水的主要影響因素即確定輸入層神經(jīng)元的個數(shù)，如含水層條件、構(gòu)造條件、巖性組合條件、開采條件以及巖性特征等因素；二是確定隱含層的層數(shù)和神經(jīng)元的個數(shù)；三是確定輸出層神經(jīng)元的個數(shù)。對建立的模型進行訓(xùn)練和檢驗，準(zhǔn)確率高達100%。在突水事故中因構(gòu)造引起事故的主要控制因素是斷裂構(gòu)造。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性特征可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入和輸出的任意映射，這使得它在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如模式識別、函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程按照有導(dǎo)師的方式進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，分為網(wǎng)絡(luò)輸入信號正向傳播和誤差信號反向傳播兩種形式。在正向傳播中，輸入數(shù)據(jù)從輸入層經(jīng)過隱含層逐步計算結(jié)果，將其傳向輸出層，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中輸入模式的網(wǎng)絡(luò)信息與輸出層的各神經(jīng)元輸出值對應(yīng)；在學(xué)習(xí)的過程中，若輸出層得不到預(yù)先設(shè)定的期望輸出，則網(wǎng)絡(luò)按減小期望輸出與實際輸出的誤差理論原則。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正由于其強大的數(shù)值處理能力，因而用于煤礦突水事件的設(shè)計，這種設(shè)計也是最近幾年才開始使用，為生產(chǎn)提供了很好的科學(xué)方案設(shè)計。在使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)測突水后，可以大大提高設(shè)計效率和質(zhì)量，還保障了煤礦生產(chǎn)中的安全?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煤礦預(yù)測突水設(shè)計方案優(yōu)化的目的是讓施工中在最少的材料和最低成本的情況下，用最合理的技術(shù)完成要求的工作，最大程度的完成施工中不發(fā)生突水事件，把巷道內(nèi)部的強度、剛度、穩(wěn)定性能都 發(fā)揮出來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)軟件就是比人工系統(tǒng)多出了智能識別，自動的在系統(tǒng)內(nèi)部生成機械的最有配置。

⑴ 非線性的優(yōu)化設(shè)計法

非線性的優(yōu)化設(shè)計是不同的約定的函數(shù)數(shù)值所產(chǎn)生的一種安全設(shè)計方案。系統(tǒng)在使用時，會自動生成約定之外的函數(shù)數(shù)值，這些數(shù)值直接用于機械的編程使用中，指導(dǎo)施工運行。這種非線性方案可以分為兩種。一種是利用目標(biāo)定位將一次積分和二次積分在相乘的情況下，再次加權(quán)，以得到相應(yīng)的施工設(shè)計方案。這種方法具體有共軛替代法、變化模式階層法以及多普勒開根號法。這些在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全方案中正是由于穩(wěn)定性能良好，計算較為簡便，所以使用比較廣泛。另外一種就是假定一個多元函數(shù)，將函數(shù)在定義域范圍內(nèi)縮減至有效值，把目標(biāo)函數(shù)的第三種類型編程可分析區(qū)域加以利用。這種方法雖然比較簡單，但是用于突水預(yù)測中卻很少，最主要的原因是在轉(zhuǎn)變編程中多次使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，導(dǎo)致系統(tǒng)的數(shù)據(jù)無法完全復(fù)制到程序中，施工所執(zhí)行的命令和指令都是很片面，具體變現(xiàn)在工作斷斷續(xù)續(xù)，不能系統(tǒng)的完成整個工程的協(xié)調(diào)指令。

⑵ 線性優(yōu)化設(shè)計法

在突水預(yù)測設(shè)計問題大多要使用線性函數(shù)，根據(jù)線性函數(shù)出來數(shù)據(jù)時又可以分為直接法和間接法。直接法通常有復(fù)雜圖形靜態(tài)變現(xiàn)法，在突水預(yù)測在運轉(zhuǎn)中會遇到一些人為情況下無法處理的事情，這時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所生成的處理技術(shù)，可以很好的在具體的點位固定目標(biāo)，將安全設(shè)施指引到正確的位置。構(gòu)造中，函數(shù)不斷的迭代，自動加載出合適的運行模式，在一系列的數(shù)學(xué)計算后，得出線性解答，最終得到合理的解決方案。

間接法常見的有共軛函數(shù)法、增廣矩陣變化法。它是將煤礦突水的線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成非線性優(yōu)化問題，再通過非線性優(yōu)化方法來求解，或者非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃問題來處理。加運轉(zhuǎn)的指令以坐標(biāo)的形式發(fā)散出去，得到的目標(biāo)函數(shù)在通過重復(fù)的驗算，再次得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中所要求的優(yōu)化方案。

3 遺傳算法在煤礦突水預(yù)測中的應(yīng)用

基于遺傳算法技術(shù)的煤礦突水預(yù)測設(shè)計是在以往傳統(tǒng)的機械設(shè)計理念上加上了更多的計算機數(shù)據(jù)編程，是一種更加科學(xué)的現(xiàn)代化手段。為在煤礦生產(chǎn)效率中也得到了很好的優(yōu)化，也能使煤礦生產(chǎn)安全達到更好、更高的要求。接下來，我們將著重介紹在煤礦突水預(yù)測中使用安全技術(shù)優(yōu)化方案中的遺傳算法。

遺傳算法，是20世紀(jì)70年代初期由美國密執(zhí)根大學(xué)霍蘭教授提出的一種為煤礦突水事故提供預(yù)測方法的一種提前預(yù)案。GA是一種在人為施工條件下非確定性的擬自然算法，這種算法是根據(jù)自然界仿照生物的固有進化規(guī)律，對一個大的群體進行隨機抽樣，觀測其繁衍變化以及淘汰機制。其中就會有適者生存，不適者就會被淘汰，按照這樣的規(guī)律不斷重復(fù)，使整個群體在繁衍的素質(zhì)上和種群的數(shù)量上都會有很大的提高，時間變長，這樣的趨勢會顯現(xiàn)的更加明顯，最終會以一種優(yōu)化平衡的態(tài)勢趨于平衡，并且保持最優(yōu)配合比。遺傳算法具有魯棒性、自適應(yīng)性、全局優(yōu)化性和隱含并行性。

主要應(yīng)用領(lǐng)域有：函數(shù)優(yōu)化方面、機械的組合優(yōu)化、機器概念學(xué)習(xí)、設(shè)備的控制方面、三維圖型顯示、機械設(shè)備故障診斷、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等最近幾年中遺傳算法在機械工程領(lǐng)域也開展了多方面的應(yīng)用。本文中提到的煤礦突水預(yù)測技術(shù)下的設(shè)計優(yōu)化就是選取這樣的設(shè)計理念，在優(yōu)勢上有了很大的突顯，主要表現(xiàn)在：

（1）煤礦整體結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計：在煤礦生產(chǎn)中，多考慮到安全方面的因素，遺產(chǎn)法在結(jié)合突水施工行為后，針對多樣的遺傳算法中的彈性改變量、固定動態(tài)與波段概率等是不能夠改變機械設(shè)備的運行模式，也就不能對煤礦施工安全有任何的優(yōu)化過程。在提出了交叉適應(yīng)變于線替改變的方法后，彈性改變量就會維持在一個平穩(wěn)的狀態(tài)，遺傳算法中的頻率會體現(xiàn)在設(shè)備的轉(zhuǎn)動上，這種遺傳算法為解決煤礦突水在工程使用中結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計、多峰值函數(shù)求極值等問題提供了參考。

（2）可行性分析：在安全的整個框架系統(tǒng)中，模擬了固定模式中的運行，加上基于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)下的運轉(zhuǎn)方式，把整個系統(tǒng)的優(yōu)化性再次提升，能夠在加工材料和零件上的加工都有很好的保護作用，避免了很多機械設(shè)備在使用中對于不明施工環(huán)境變化導(dǎo)致的機械損壞，提出框架結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性優(yōu)化的遺傳算法在安全設(shè)備升級優(yōu)化都有積極的幫助。

（3）故障診斷：以網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏差的實數(shù)形式作為基因構(gòu)成染色體向量，采用基因多點交叉和動態(tài)變異進行種群最優(yōu)選擇，提出了一種新的基于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的遺傳算法，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計出一種基于遺傳算法和有毒性氣體分析的技術(shù)，使得煤礦機械設(shè)備會在滿負荷工作時自動的對整個電路系統(tǒng)起到測試的作用。

盡管遺傳算法在突水預(yù)測技術(shù)指導(dǎo)下已解決煤礦生產(chǎn)中了許多難題，但還存在許多不足之處，如算法本身的參數(shù)優(yōu)化問題、如何避免過早收斂、如何改進計算機有效的工作時間和工作方法來提高算法的效率、遺傳算法與其它優(yōu)化算法的結(jié)合問題等。用遺傳算法求解約線性和非線性優(yōu)化問題時，一般采用共軛發(fā)散函數(shù)法，如何合理的選擇共軛因子是算法的難點之所在。共軛因子取得過小時，可能造成整個發(fā)散函數(shù)的極小解不是原目標(biāo)函數(shù)的極小解；共軛因子取得過大時，搜索過程增加困難，所以對煤礦突水預(yù)測技術(shù)中遺傳算法中的一系列問題還有待于進一步研究、討論。

4 結(jié)束語

遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤礦突水預(yù)測中的應(yīng)用設(shè)計作為一項革命性的技術(shù)，在許多行業(yè)中都有著巨大的發(fā)展空間及應(yīng)用價值。在煤礦企業(yè)安全化進程中引入遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有著明顯的優(yōu)勢，它在簡化管理，加強安全監(jiān)控等方面具有不可比擬的優(yōu)勢，十分適合我國煤礦企業(yè)的發(fā)展。利用安全設(shè)備的優(yōu)化方能能實現(xiàn)對煤礦突水事件的規(guī)避，使得煤礦行業(yè)能可持續(xù)發(fā)展。

[參考文獻]

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[2] 蒲 俊，吉家鋒. 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)數(shù)學(xué)手冊[M]. 上海浦東電子出版社，2002，9（11）：100-108.

第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

論文摘要： 從現(xiàn)有安全設(shè)施來看，TDCS網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全體系初步形成。但是，隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的日益普及，各種安全威脅和計算機病毒也隨之而來?，F(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)雖然起到一定的防護作用，但并不能完全解決整個骨干網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)安全問題。因此，擬采用基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)，結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)點，加強對TDCS網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)視和防護。

1 TDCS網(wǎng)絡(luò)安全狀況

1.1 TDCS網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀

TDCS（TrainOperation Dispatching Command System）是覆蓋全路的列車調(diào)度指揮管理系統(tǒng)，分為鐵道部、鐵路局和車站三級建設(shè)，能及時、準(zhǔn)確地為全路各級調(diào)度指揮管理人員提供現(xiàn)代化的調(diào)度指揮手段和平臺，是鐵路運輸調(diào)度指揮現(xiàn)代化建設(shè)的標(biāo)志。但是，隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的日益普及，各種安全威脅和計算機病毒也隨之而來，這就導(dǎo)致TDCS網(wǎng)絡(luò)存在著安全隱患。

1.2 TDCS網(wǎng)絡(luò)安全存在的問題

在TDCS網(wǎng)絡(luò)中主要存在著以下幾方面安全問題：1）間接來自于互聯(lián)網(wǎng)的病毒威脅；2）操作系統(tǒng)的安全威脅；3）應(yīng)用軟件的安全威脅；4）計算機設(shè)置的安全隱患；5）實時監(jiān)控能力弱。

2 TDCS網(wǎng)絡(luò)安全防護

2.1 TDCS網(wǎng)絡(luò)目前采取的安全防護措施

針對TDCS網(wǎng)絡(luò)存在的安全問題，結(jié)合各種技術(shù)和方法，目前全路系統(tǒng)信息安全防護體系采取的措施有：

1）防火墻系統(tǒng)。防火墻技術(shù)是實現(xiàn)子網(wǎng)邊界安全的重要技術(shù)。首先路由器將對網(wǎng)絡(luò)層安全進行初步保證，但路由器的訪問控制列表只能作為防火墻系統(tǒng)的一個重要補充，只能通過防火墻系統(tǒng)來實現(xiàn)復(fù)雜的安全控制。

2）身份認(rèn)證系統(tǒng)。由于TDCS人員結(jié)構(gòu)復(fù)雜，用戶眾多，安全意識參差不齊，所以用戶的工作內(nèi)容也不盡相同，對于如此重要的系統(tǒng)，目前采用的以靜態(tài)密碼為主的身份認(rèn)證系統(tǒng)帶來的安全威脅是非常嚴(yán)重的，會造成比較大的安全風(fēng)險。為了解決此類安全隱患，實用動態(tài)口令對TDCS用戶進行身份認(rèn)證是非常必要的。

3）網(wǎng)絡(luò)防病毒系統(tǒng)。根據(jù)對病毒來源的分析，TDCS網(wǎng)絡(luò)防病毒系統(tǒng)主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，防病毒集中統(tǒng)一管理，就是在鐵路局內(nèi)部安裝防病毒軟件管理系統(tǒng)，對所有客戶端防病毒軟件進行統(tǒng)一管理；第二，服務(wù)器病毒防護，就是對各種服務(wù)器進行病毒掃描和清除；第三，桌面防毒防護，就是對各項桌面系統(tǒng)軟件進行病毒掃描和清楚。

4）入侵檢測系統(tǒng)。入侵檢測的主要功能是控制對網(wǎng)絡(luò)的非法控制，通過監(jiān)視、限制通過網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流，防止外對內(nèi)、內(nèi)對外的非法訪問，隔離內(nèi)部網(wǎng)和外部網(wǎng)，為監(jiān)視TDCS局域網(wǎng)安全提供便利。

5）安全漏洞評估系統(tǒng)。

2.2 TDCS網(wǎng)絡(luò)采用入侵檢測進行防護的好處

通過以上介紹，我們不難發(fā)現(xiàn)，在TDCS網(wǎng)絡(luò)安全體系中，入侵檢測系統(tǒng)是唯一一個通過數(shù)據(jù)和行為模式判斷其是否有效的系統(tǒng)。

形象地說，入侵檢測系統(tǒng)就是網(wǎng)絡(luò)攝像機，能夠捕獲并記錄網(wǎng)絡(luò)上的所有數(shù)據(jù)，同時它也是智能攝像機，能夠分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并提煉出可疑的、異常的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，它還是X光攝像機，能夠穿透一些巧妙的偽裝，抓住實際的內(nèi)容。此外，它還是保安員的攝像機，能夠?qū)θ肭中袨樽詣拥剡M行反擊，如阻斷連接。

在TDCS網(wǎng)絡(luò)中引入入侵檢測技術(shù)，主要是實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的非法控制，通過監(jiān)視、限制通過網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流，給網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供對外部攻擊、內(nèi)部攻擊和誤操作的安全保護，為監(jiān)視TDCS局域網(wǎng)安全提供更多便利。

3 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)

3.1 傳統(tǒng)的IDS存在的問題

1）準(zhǔn)確性差。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法需要依賴于一些假設(shè)，如審計數(shù)據(jù)（或用戶行為）的分布符合高斯分布，實際上用戶行為具有隨機性，這些假設(shè)有時可能無效，從而導(dǎo)致較高的錯誤率。

2）靈活性差。傳統(tǒng)的IDS對攻擊特征的刻畫只能是某些固定的序列，但現(xiàn)實中的入侵者利用的手段往往是有變化的，而要在入侵模式庫中反映出所有可能的變化是不可能的。

3）適應(yīng)性差。入侵者的攻擊方法是在不斷發(fā)展的，但傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)無法有效地預(yù)測和識別新的攻擊方法，使系統(tǒng)的適應(yīng)性受到限制。

3.2 采用基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IDS的好處

將遺傳算法全局搜索最優(yōu)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部尋優(yōu)結(jié)合起來，取長補短，既可以減小遺傳算法的搜索空間、提高搜索效率，又可以較容易地收斂到最優(yōu)解，為求解多目標(biāo)優(yōu)化問題提供了新的策略。

4 結(jié)束語

目前在TDCS網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)中采用的IDS一般都是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計主要依據(jù)設(shè)計者的經(jīng)驗在大樣本空間反復(fù)實驗來進行選取，尚無理論上的指導(dǎo)，因此在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始連接權(quán)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇上具有很大的隨機性，很難選取具有全局性的初始點，因而網(wǎng)絡(luò)求得全局最優(yōu)的可能性小。本文提出的技術(shù)很好的克服了這些缺點，較好地解決了問題。

參考文獻：

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[3]周明孫、樹棟，遺傳算法原理及應(yīng)用，北京：國防工業(yè)出版社，1999.

第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

旅游市場趨勢預(yù)測是旅游業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和旅游規(guī)劃與開發(fā)工作的重要基礎(chǔ)依據(jù)，一直是旅游市場研究中最重要的內(nèi)容之一。根據(jù)市場趨勢預(yù)測的結(jié)果，旅游相關(guān)部門才可以制定合理的旅游規(guī)劃，進行旅游資源的優(yōu)化配置。旅游市場趨勢預(yù)測是在對影響市場的諸因素進行系統(tǒng)調(diào)查和研究的基礎(chǔ)上，運用科學(xué)的方法，對未來旅游市場的發(fā)展趨勢以及有關(guān)的各種因素的變化，進行分析、預(yù)見、估計和判斷。

近年來，旅游研究者對旅游市場趨勢預(yù)測的方法進行了探索。目前主要有時間序列法、回歸分析法、指數(shù)預(yù)測法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。由于旅游市場的變化受到諸多因素的影響，導(dǎo)致旅游市場的趨勢預(yù)測難度較大，但我們對預(yù)測精度的要求卻越來越高。

本文是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，提出使用遺傳算法對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，探索更精確、更適用于旅游市場預(yù)測現(xiàn)實狀況的預(yù)測方法。

1 方法概述

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來的熱點研究領(lǐng)域，是人類智能研究的重要組成部分，已經(jīng)成為神經(jīng)科學(xué)、計算機科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)和物理學(xué)等多學(xué)科關(guān)注的熱點。其應(yīng)用領(lǐng)域包括：分類、預(yù)測、模式識別、信號處理和圖像處理等，并繼續(xù)向其他領(lǐng)域延伸。

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的主要特點是信號前向傳遞，誤差反向傳播。在前向傳遞中，輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，直至輸出層。每一層的神經(jīng)狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得不到期望輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出不斷逼近期望輸出。

圖中，X1，X2，…，Xn是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，Y1，Y2，…，Ym是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值，wij和wjk為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。從圖可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看成一個非線性函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)輸入值和預(yù)測值分別為該函數(shù)的自變量和因變量。當(dāng)輸入節(jié)點數(shù)為n，輸出節(jié)點數(shù)為m時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就表達了從n個自變量到m個因變量的函數(shù)映射關(guān)系。

1.2 遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithms）是1962年由美國Michigan大學(xué)Holland教授提出的模擬自然界遺傳機制和重托進貨論而成的一種并行隨機搜索最優(yōu)化方法。它把自然界“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進化原理引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中，按照所選擇的適應(yīng)度函數(shù)并通過遺傳中的選擇、交叉和變異對個體進行篩選，使適應(yīng)度值好的個體被保留，適應(yīng)度差的個體被淘汰，新的群體既繼承了上一代的信息，又優(yōu)于上一代。這樣反復(fù)循環(huán)，直至滿足條件。

1.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定、遺傳算法優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測3個部分。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定部分根據(jù)按擬合函數(shù)輸入輸出參數(shù)個數(shù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進而確定遺傳算法個體的長度。遺傳算法優(yōu)化使用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，種群中的每個個體都包含了一個網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值和閾值，個體通過適應(yīng)度函數(shù)計算個體適應(yīng)度。遺傳算法通過選擇、交叉和變異操作找到最優(yōu)適應(yīng)度值對應(yīng)個體。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測用遺傳算法得到最優(yōu)個體對網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值賦值，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練后預(yù)測函數(shù)輸出。

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，使優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地預(yù)測函數(shù)輸出。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要素包括種群初始化、適應(yīng)度函數(shù)、選擇操作、交叉操作和變異操作。

1）種群初始化

個體編碼方法為實數(shù)編碼，每個個體均為一個實數(shù)串，由輸入層與隱含層連接權(quán)值、隱含層閾值、隱含層與輸出層連接權(quán)值以及輸出層閾值4部分組成。個體包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全部權(quán)值和閾值，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已知的情況下，就可以構(gòu)成一個結(jié)構(gòu)、權(quán)值、閾值確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2）適應(yīng)度函數(shù)

2 實證分析

旅游客流量與當(dāng)?shù)芈糜斡布败浖O(shè)施建設(shè)、各種交通設(shè)備的完善程度有著密切的關(guān)系。一個旅游地的交通設(shè)施完善程度決定了該景區(qū)的可進入性以及客源地到旅游地的時間距離，直接影響該景區(qū)游客量。此外，景區(qū)建設(shè)情況及旅游接待設(shè)施的建設(shè)情況決定著景區(qū)的吸引力。需要指出的是，由于信息傳達的特性，游客數(shù)量對景區(qū)旅游相關(guān)條件改善的反應(yīng)具有延遲性的特點。本文中，采用2000 年以來北京旅客周轉(zhuǎn)量、人均GDP、全國交通、A級及以上景區(qū)個數(shù)、北京公共交通運營線路長度、北京市基礎(chǔ)投資，預(yù)測北京市旅游人數(shù)。

通過查詢中國國家統(tǒng)計局及北京市統(tǒng)計局相關(guān)資料，得到全國人均GDP、全國交通、北京市旅客周轉(zhuǎn)量、北京市A級及以上景區(qū)個數(shù)、北京市公共交通運營線路長度、北京市基礎(chǔ)投資數(shù)據(jù)，如表1所示。

根據(jù)遺傳算法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，在MATLAB 軟件中編程實現(xiàn)基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測。預(yù)測誤差及真實值與預(yù)測值對比如圖2、圖3所示。

3 模型的評價

第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

[關(guān)鍵詞]模糊粒化；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；股指區(qū)間預(yù)測

[DOI]101.3939/jcnkizgsc20162.71.1.3

1引言

隨著股票市場的逐漸完善和發(fā)展，投資金融理財產(chǎn)品成為越來越多的家庭和個人的選擇，股票就是其中重要的一種理財產(chǎn)品。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點，并且憑借其優(yōu)秀的非線性逼近和泛化能力在金融市場得到了廣泛的應(yīng)用。王文波等人進行了基于EMD 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國股票市場預(yù)測[1]，任崇嶺等人進行了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時客流量預(yù)測研究[2]，以上研究表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場上有較好的實際預(yù)測效果并獲得了廣泛的應(yīng)用。潘曉明等人通過采用遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成建立了一種股票市場預(yù)測模型。[3]劉沛漢等基于遺傳算法優(yōu)化進行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期功率預(yù)測[4]等，上述研究結(jié)果表明遺傳算法在優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測，降低誤差方面有顯著作用。

傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測多得到股指點的預(yù)測，但是股票市場隨機性較大，投資者往往更希望得到股指在未來一段時間的波動區(qū)間作為投資參考。因此，文章通過將股指開盤數(shù)據(jù)模糊?；缓笤谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上建立一種新型的股指區(qū)間預(yù)測模型，并使用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)，獲得更高的精度，預(yù)測未來一段時間內(nèi)股指波動范圍，為股市投資者提供投資參考。

2模型的建立

2.1信息粒化

1979年，LAzadeh教授提出了“信息?；保↖nformation Granulation）的概念。信息?；褪峭ㄟ^一定的劃分準(zhǔn)則，將原始數(shù)據(jù)中難以辨別，或者具有特定功能相似的數(shù)據(jù)聚集成多個集合，構(gòu)成一個個信息粒，這種信息處理的方式稱之為信息?；Ｒ话阈问饺缦拢?/p>

2.2基于遺傳算法和BP學(xué)習(xí)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

2.2.1遺傳算法的使用

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一種模擬生物進化機制的算法，具有較好的收斂性、極高魯棒性和廣泛適用性，可有效提高模型預(yù)測精度。因此，文章采用全局搜索能力較好的遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，步驟如下。

2.2.2小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，以小波基函數(shù)作為隱含層節(jié)點傳遞函數(shù)，信號前向傳播的同時誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文章選取Morlet母小波基函數(shù)作為隱含層小波基函數(shù)：

采用梯度修正算法高模型的預(yù)測精度、使預(yù)測輸出更接近期望輸出，修正過程如下：

3實證分析

文章選擇我國股票市場中的上證指數(shù)作為研究數(shù)據(jù)。文章選取201.4 年1.2月2.2 日至2016 年3 月16 日的300 個交易日的上證指數(shù)開盤數(shù)據(jù)進行預(yù)測，數(shù)據(jù)源于新浪財經(jīng)。將300個開盤數(shù)據(jù)每4 天劃分成一個數(shù)據(jù)粒，劃分成75個數(shù)據(jù)塊，隸屬函數(shù)的參數(shù)即對應(yīng)模糊上界，模糊中值和模糊下界。文章使用模糊下界和模糊上界作為股票指數(shù)所在的區(qū)間。

以股指分塊數(shù)據(jù)的上界為例，選取前72個數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，后3個數(shù)據(jù)作為測試集。文章選取前6個數(shù)據(jù)作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。隱含層節(jié)點的數(shù)目可根據(jù)經(jīng)驗公式[KF（]m+n[KF）]+α 計算，其中α 是取值0～10之間的常數(shù)，經(jīng)過多次嘗試隱含層節(jié)點為1.3時效果最好，輸出層節(jié)點個數(shù)為1，文章的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為6-1.3-1。

用遺傳算法計算小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測初始狀態(tài)，這里文章基于Matlab的Gatbx遺傳算法工具箱進行編寫。具體的參數(shù)設(shè)置為：①個體數(shù)目：50；②最大遺傳代數(shù)：20；③變異概率：005；④交叉概率：08；⑤代溝：09。

采用梯度下降法訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，梯度下降訓(xùn)練具體參數(shù)如下：（1）小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)速率η1=002；（2）小波基函數(shù)伸縮、平移因子學(xué)習(xí)速率η1=001；（3）小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大迭代次數(shù)為600次。訓(xùn)練結(jié)果和訓(xùn)練誤差如下。

利用訓(xùn)練好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到2016年3月1日～3月16日的模糊上界的預(yù)測值。類似地，對上證指數(shù)模糊中間值以及模糊下界進行相同的處理方式，可以得到具體的股指預(yù)測區(qū)間為[2.73.6，2.889]、 [2.705，2.877]和[2.74.3，2.960]。2016年3月1日～2016年3月16日股指區(qū)間預(yù)測結(jié)果和實際股指圖如下所示。

由上圖可以看出，2016年3月1日―2016年3月16日一共1.2個交易日的數(shù)據(jù)幾乎全部屬于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測區(qū)間，并且模型預(yù)測區(qū)間波動較小，預(yù)測較為精確。模型可以較好地預(yù)測股票指數(shù)在沒有重大政策影響的情況下的波動情況。

對于模型預(yù)測誤差，本文采取均方根誤差（RMSE），平均絕對百分比誤差（MAPE），最大絕對誤差百分比（MaxAPE）這三項指標(biāo)來進行衡量。按照如下計算公式計算得到預(yù)測結(jié)果誤差并得到計算結(jié)果：

4結(jié)語

文章提出了一種基于模糊?；瓦z傳算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票指數(shù)區(qū)間預(yù)測模型。該模型通過對上證指數(shù)開盤數(shù)據(jù)進行模糊?；?，建立一個基于遺傳算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對未來幾日的上證指數(shù)進行預(yù)測。實際結(jié)果表明，這一預(yù)測模型可以較好地預(yù)測未來4日上證指數(shù)的波動區(qū)間，并且具有較高的預(yù)測精度，可以作為股票投資者的一種投資參考，有效地規(guī)避風(fēng)險，從而獲取更大的收益。

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第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

為降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冗余連接及不必要的計算代價，將量子免疫克隆算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過程，通過產(chǎn)生具有稀疏度的權(quán)值來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。算法能夠有效刪除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的冗余連接和隱層節(jié)點，并同時提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率、函數(shù)逼近精度和泛化能力。該算法已應(yīng)用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系統(tǒng)。經(jīng)實際檢驗，算法提高了目標(biāo)分類概率，降低了誤報率。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；量子免疫克隆算法；目標(biāo)分類；冗余連接；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

中圖分類號： TP273

文獻標(biāo)志碼：A

Quantum-inspired clonal algorithm based method for optimizing neural networks

Abstract：

In order to reduce the redundant connections and unnecessary computing cost， quantum-inspired clonal algorithm was applied to optimize neural networks. By generating neural network weights which have certain sparse ratio， the algorithm not only effectively removed redundant neural network connections and hidden layer nodes， but also improved the learning efficiency of neural network， the approximation of function accuracy and generalization ability. This method had been applied to wild relics security system of Emperor Qinshihuangs mausoleum site museum， and the results show that the method can raise the probability of target classification and reduce the false alarm rate.

Key words：

neural network； quantum-inspired clonal algorithm； target classification； redundant connection； network optimization

0 引言

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于模式分類、函數(shù)逼近、信號預(yù)測等各種領(lǐng)域，是近年來的研究熱點之一[1-2]。在應(yīng)用過程中，研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模過大會產(chǎn)生連接數(shù)量冗余大、計算代價過高的問題，降低了大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實用性。針對此問題，研究人員提出了多種方法在保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前提下優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)權(quán)值。Leung等[3-4]改進了傳統(tǒng)的遺傳算法（Genetic Algorithm， GA）并將其應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值優(yōu)化過程，利用遺傳算法的快速收斂性來提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度，其缺點在于當(dāng)目標(biāo)函數(shù)維數(shù)過大時容易陷入局部最優(yōu)。Xiao等[5]使用混合優(yōu)點（Hybrid Good Point， HGP）優(yōu)化前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，避免權(quán)值陷入局部最優(yōu)，但其對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化沒有達到最優(yōu)。Shu等[6]提出正交模擬褪火（Orthogonal Simulated Annealing， OSA）算法， 使用褪火算法和正交算法的優(yōu)點來同時優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，其算法收斂速度快、魯棒性好，缺點則在于計算代價較大。杜文莉等[7]提出了使用量子差分進化（Cooperative Quantum Differential Evolution， CQGADE）算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使用量子遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和隱層節(jié)點數(shù)，算法綜合了量子遺傳算法和量子差分算法的優(yōu)點，收斂速度快，但其缺點在于需要同時協(xié)同兩種算法的優(yōu)化結(jié)果，算法復(fù)雜度較高，且容易陷入局部最優(yōu)。Tsai等[8]提出混合田口遺傳算法（Hybrid Taguchi Genetic Algorithm， HTGA），將傳統(tǒng)的GA與Taguchi方法結(jié)合起來，使得算法具有魯棒性好、收斂性快等優(yōu)點，但其缺點在于獲得最優(yōu)解的計算代價較大。

量子免疫克隆算法[9-12]（Quantum-inspired Immune Clonal Algorithm， QICA）也稱為量子遺傳算法（Quantum Genetic Algorithm， QGA），其將量子搜索機制和免疫算法克隆選擇原理相結(jié)合，利用量子編碼的疊加性和隨機性構(gòu)造抗體，利用遺傳算法的克隆操作產(chǎn)生原始種群和克隆子群實現(xiàn)種群擴張，使搜索空間擴大，提高了局部搜索能力；同時借助全干擾交叉操作避免陷入局部最優(yōu)。QICA采用了多狀態(tài)量子比特編碼方式和通用的量子旋轉(zhuǎn)門操作， 引入動態(tài)調(diào)整旋轉(zhuǎn)角機制和量子交叉[11]。QICA在組合優(yōu)化問題中具有良好的表現(xiàn)。

針對上述問題，提出了使用量子克隆免疫算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值同時進行優(yōu)化，通過產(chǎn)生具有一定稀疏度的連接權(quán)值對網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)量和連接權(quán)值進行優(yōu)化，提高了算法的效率和收斂速度，避免了算法陷入局部最優(yōu)。

1 帶開關(guān)權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在初始化后便不再變動，僅通過權(quán)值的變化來計算產(chǎn)生結(jié)果，這種算法增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性，在實際應(yīng)用中增加了計算結(jié)果的代價。Leung等[3-4]提出了帶開關(guān)權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整開關(guān)的通斷就能調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和連接數(shù)量，從而減少計算代價。帶開關(guān)權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示[7]。

2.2 權(quán)值計算及優(yōu)化方法

根據(jù)量子克隆免疫理論，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值計算及優(yōu)化過程分為以下四個過程。

2.2.1 權(quán)值抗體初始化

量子克隆免疫算法是基于量子計算和遺傳算法組成的，其抗體的編碼方式采用量子比特編碼。一個抗體中的量子位的狀態(tài)是不確定的，可以為0或1，其狀態(tài)表示為式（5）：

3.1 算法復(fù)雜度分析

量子克隆免疫算法的實質(zhì)是通過量子理論的隨機特性提供豐富的種群數(shù)量，并通過使用遺傳算法對種群進行淘汰和進化，因此其算法的復(fù)雜度等于種群生成算法的復(fù)雜度：假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有x個輸入，其隱層節(jié)點數(shù)量為N，輸出為y，則網(wǎng)絡(luò)中的輸入與隱層節(jié)點間的連接權(quán)值ω的數(shù)量為：x*N，隱層節(jié)點與輸出層的連接權(quán)值v的數(shù)量為：N*y。種群生成需要對所有節(jié)點進行權(quán)值初始化，并將隨機位置的n（nN）個節(jié)點的權(quán)值設(shè)置為0， 其算法復(fù)雜度為O（n2）。而克隆免疫算法在種群克隆及抗體選擇過程中使用遺傳算法，因此其算法的復(fù)雜度與傳統(tǒng)遺傳算法相同，其算法復(fù)雜度也為O（n2）。因此，使用量子免疫克隆的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的復(fù)雜度為O（n2）。

3.2 非線性函數(shù)逼近

選取復(fù)雜交互非線性函數(shù)（Complicated Interaction Function，CIF）：

其中0

選取樣本700組，其中500組用于訓(xùn)練，其余200組用于檢測性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始隱層神經(jīng)元設(shè)置為20個，初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為：2-20-1，初始連接權(quán)值為隨機值。在此條件下驗證不同稀疏度條件下對CIF的二維逼近效果如圖3所示。

圖3顯示隨著稀疏度的不斷降低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力有所減弱，逼近誤差則逐漸增大。這主要是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值數(shù)量降低，造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性差。具體逼近效果見表2。

從表2中可以看出，隱層節(jié)點數(shù)量直接影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。高稀疏度條件下的計算量大，但逼近精度高；低稀疏度條件下的計算量小，但逼近精度較差。實驗表明當(dāng)稀疏度大于0.6時，算法的逼近精度高于90%，優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性逼近能力。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)量低于12時逼近精度大幅下降，說明此時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的能力也隨之大幅減弱，隱層節(jié)點的最合適的數(shù)量為12～14個，這也符合文獻[14]的實驗結(jié)果。

圖4為不同稀疏度下，算法適應(yīng)度的收斂情況?？梢钥闯隽孔涌寺∶庖咚惴ň哂泻芎玫氖諗刻匦?，算法收斂速度很快，能夠在很短的進化次數(shù)內(nèi)收斂至極值，且稀疏度越低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值數(shù)量越少，算法收斂速度越低，最優(yōu)適應(yīng)度越差。

表3為相同條件下，不同算法的最優(yōu)計算結(jié)果，包括目標(biāo)分類的準(zhǔn)確度、隱藏層節(jié)點數(shù)量等。可以看出，當(dāng)稀疏度高于0.8時，本文算法收斂性和適應(yīng)度均優(yōu)于混沌粒子群（Chaotic Particle Swarm Optimization，CPSO）[15]、粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）[16]、混合田口遺傳算法[Hybrid Taguchi-Genetic Algorithm，HTGA][8]等其他算法，說明算法具有很好的收斂速度、尋優(yōu)精度和魯棒性。

3.3 微地震信號目標(biāo)分類

實驗場地選擇在秦始皇兵馬俑博物館內(nèi)K9901號坑旁。所有傳感器節(jié)點沿公路一側(cè)直線部署，距離公路1m左右?？赡墚a(chǎn)生地震波的活動物體包括人員行走、機動車和挖掘活動。將采集到的微地震信號進行濾波、分幀、特征提取等處理后輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別。

系統(tǒng)對傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行分幀，并使用功率譜二次分析[17]算法對其進行處理，最后將經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進行分類。根據(jù)其活動特點，將輸出目標(biāo)分為三類：人員活動、挖掘活動以及機動車輛活動。傳感器采集到的三類活動的經(jīng)典波形如圖5所示。

表6中給出了算法的最優(yōu)計算結(jié)果，包括不同稀疏度條件下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層節(jié)點數(shù)量、最優(yōu)適應(yīng)度以及分類準(zhǔn)確率等?？梢钥闯觯惴軌蛴行p少冗余的隱藏層節(jié)點數(shù)量，并降低節(jié)點連接數(shù)量。算法的稀疏度越高，其適應(yīng)度越好，其分類的準(zhǔn)確性越好，但稀疏度高帶來的則是計算代價增大、計算復(fù)雜度增加。當(dāng)稀疏度低于0.7時，算法的適應(yīng)度變差，目標(biāo)的識別率為90%，在實際應(yīng)用過程中帶來了誤判率較高的問題，降低了實用性。因此在秦始皇帝陵博物院野外文物安防系統(tǒng)中使用了稀疏度為0.7的算法對模式識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化。

4 結(jié)語

本文提出了基于量子免疫克隆算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，該算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化權(quán)值的同時刪除了冗余連接和多余的隱層節(jié)點，實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的優(yōu)化。通過經(jīng)典非線性函數(shù)逼近和目標(biāo)識別檢驗，算法能夠有效地優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率，減少計算復(fù)雜度。使用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系統(tǒng)中。

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第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

關(guān)鍵詞：微地震；震源探測；遺傳算法；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

中圖分類號：P315 文獻標(biāo)識碼：A

微地震屬于一種小型地震，經(jīng)常發(fā)生在地下礦井深部開采過程中的一種不可避免的現(xiàn)象。在20世紀(jì)80年代中期發(fā)展起來的微震探測技術(shù)源于聲發(fā)射學(xué)和地震學(xué)，是區(qū)別于常規(guī)地震的地球物理勘探技術(shù)，根據(jù)聲發(fā)射檢測技術(shù)演化發(fā)展起來，主要應(yīng)用于油氣工業(yè)中。而探測可以導(dǎo)致微地震的地質(zhì)活動，有著重大的現(xiàn)實意義和指導(dǎo)意義。

1 物探技術(shù)研究進展

20世紀(jì)70年代初期，為了確認(rèn)開發(fā)井的目標(biāo)和敘述輔助的斷裂層，水力壓裂微震探測技術(shù)始于地?zé)犷I(lǐng)域。70年代末，美國Los Alamos國家實驗室在Fenten山熱干巖進行了3年的井下微震觀測研究的現(xiàn)場實驗，驗證了水力裂縫的方位可以通過水力壓裂時產(chǎn)生的水平微震來確定。90年代以后，荷蘭飛利浦、加拿大金斯敦ESG組織、英國KEELE大學(xué)、日本JAPEX研究生中心等機構(gòu)對于微震檢測技術(shù)在油氣工業(yè)中的應(yīng)用提供了較多的理論與實驗支撐。國內(nèi)關(guān)于微震探測技術(shù)的研發(fā)相對較晚，但近年來，從基礎(chǔ)理論研究和自主研發(fā)方面都取得了很大的成果。在基礎(chǔ)理論研究方面，相繼提出了瑞雷波頻散曲線的正反演、遺傳算法和局域搜索算法的聯(lián)合反演、射線追蹤法以及濾波技術(shù)等研究方法。在自主研發(fā)方面，主要有微震探測系統(tǒng)、基于三分量檢波器的探測系統(tǒng)、遙測地震儀和基于Labview的微震探測系統(tǒng)等。

2 探測技術(shù)研究方法

2.1 射線追蹤正演算法

本文主要通過基于射線法進行正演研究。射線法，可以利用不斷更新的射線路徑，對各種復(fù)雜的地質(zhì)結(jié)構(gòu)選擇地震波在介質(zhì)中的最佳運動軌跡。同時，迭代法可以通過結(jié)點的增減，來完成地震波傳播路徑的探測工作。綜合微變網(wǎng)格法，經(jīng)過設(shè)計得到復(fù)雜模型微震射線路徑追蹤法。

2.2 非線性反演算法

在探測過程中，非線性最優(yōu)算法發(fā)展最為迅速，需要通過微震資料的反演來定位震源和了解速度場變化。非線性反演方法中應(yīng)用最廣泛的主要有遺傳算法（GA，Genetic Algorithm）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（ANN，Artificial Neural Network）方法中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文將GA算法和BP算法結(jié)合，通過聯(lián)合反演方法討論微震震源的定位反演。

2.2.1 遺傳算法反演

遺傳算法，是一種全局最優(yōu)算法，可以結(jié)合定向和隨機搜索方法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇與遺傳學(xué)機理的生物進化過程和機制的計算模型。1975年，J. Holland教授提出了遺傳算法。目前，遺傳算法發(fā)展完善，有著搜索過程多維化、簡單化、適應(yīng)性強以及全局性的特點。通過對遺傳算法、加速收斂和正演參數(shù)的確定，明確介質(zhì)模型參數(shù)的搜索范圍，最后對遺傳算法獲取的反演數(shù)據(jù)進行處理。

2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演

二十世紀(jì)80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進入了一個新。它易于處理復(fù)雜非線性問題，具有持久性和適時預(yù)報性的特點，被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域。其中，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP，Back Propagation），是目前應(yīng)用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是可以計算單個權(quán)值變化引起網(wǎng)絡(luò)性能變化值的較為簡單的方法，在地球物理勘測方面發(fā)揮了重大作用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演方法的主要步驟分為兩部分，分別為學(xué)習(xí)訓(xùn)練和迭代反演。

2.2.3 GA-BP聯(lián)合反演方法

GA算法與BP算法的混合，可以結(jié)合全局最優(yōu)算法和局部最優(yōu)算法的優(yōu)點，彌補對方的缺點，使其交叉變異率具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特征，并且能夠快捷、有效的獲取最優(yōu)解，提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力。進行GA算法和BP算法的聯(lián)合反演，二者需持續(xù)運行，并且按照一定的比例進行。圖1為基于混合算法的微地震震源定位反演算法流程。

3 研究展望

發(fā)展基于遺傳算法的全局混合優(yōu)化算法已成為新的發(fā)展趨勢。而對于非線性反演，尤其是面對地球物理資料聯(lián)合反演，通過算法指揮由不同反演方法和迭代過程組織成系統(tǒng)，使之輸出分辨率最優(yōu)而方差最小的地球物理介質(zhì)模型，是其非常重要的研究方向。

參考文獻

[1]李瓊，李勇，李正文，吳朝容.基于GA-BP理論的儲層視裂縫密度地震非線性反演方法[J].地球物理學(xué)進展，2006，21（02）：465-471.

第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

種趨勢。為了幫助用戶動態(tài)擇出最能滿足用戶需求的Web服務(wù)，本文提出一個基于Web Service 服務(wù)質(zhì)量的預(yù)測建模，通過動態(tài)的預(yù)測Web服務(wù)下一階段服務(wù)質(zhì)量來幫助用戶選擇最優(yōu)服務(wù)。

關(guān)鍵詞 Web服務(wù)；QoS預(yù)測；建模

中圖分類號TP39 文獻標(biāo)識碼A 文章編號 1674-6708（2012）78-0193-02

1 背景

隨著Web服務(wù)的發(fā)展，Web服務(wù)技術(shù)已從最初的理論實驗階段逐步走向了大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用階段（如亞馬遜，微軟等公司），這樣的結(jié)果就是網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)了大量功能相同或相似的Web服務(wù)。而這些類似的Web服務(wù)，往往具有不同的諸如穩(wěn)定性、響應(yīng)時間、可靠性等非功能性屬性。這也使得我們在選擇這些Web服務(wù)時，就必須考慮他們的非功能性屬性，即服務(wù)質(zhì)量（QoS，Quality of Service）。用戶在面對網(wǎng)絡(luò)上海量的Web服務(wù)，特別是面對這些功能上相同或相似的候選服務(wù)時，如何動態(tài)地選擇出最能滿足用戶需求的服務(wù)已經(jīng)成為Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)與選擇以及組合領(lǐng)域中的一個核心問題。面對動態(tài)最優(yōu)服務(wù)選擇問題，在功能匹配前提上，考慮Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量是一個行之有效的解決途徑。

我們根據(jù)Web服務(wù)質(zhì)量來動態(tài)選擇服務(wù)時，就必須對Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量進行準(zhǔn)確的評估預(yù)測。我們知道，互聯(lián)網(wǎng)具有不穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)延時，抖動等特性，因而Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量是動態(tài)變化的?，F(xiàn)提出的一些Web服務(wù)質(zhì)量評估方法在服務(wù)質(zhì)量評估過程中沒有充分考慮服務(wù)質(zhì)量的動態(tài)變化，沒有建立一個比較合適合對服務(wù)質(zhì)量進行動態(tài)評估的評估機制，不能達到對服務(wù)的表現(xiàn)進行準(zhǔn)確預(yù)測的效果。為了克服這一局限性，本文提出了一種利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對服務(wù)質(zhì)量進行動態(tài)預(yù)測的評估方法。在此強調(diào)一下，本文中提出的預(yù)測評估是對服務(wù)質(zhì)量中反映服務(wù)表現(xiàn)的動態(tài)客觀屬性（如響應(yīng)時間，可靠性，可用性等）進行預(yù)測。

2 Web Service 服務(wù)質(zhì)量預(yù)測模型

2.1 服務(wù)質(zhì)量預(yù)測模型介紹

BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組于1986年提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，具有信號向前傳遞，誤差反向傳播的特性。利用該特性結(jié)合使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，即得到一個具有最優(yōu)權(quán)值和閾值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。遺傳算法是由J.Holland教授于1975年首先提出來的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。它的最大特征就是模擬達爾文進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理，實現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰，適者生存”，從而得到優(yōu)解。遺傳算法的核心就是把“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的進化論理論應(yīng)用到算法里面的具體參數(shù)當(dāng)中。它將初始的群體進行編碼，個體之間進行交叉和變異操作，然后按照適應(yīng)度函數(shù)對群體中的個體進行篩選，實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰。

本文提出的預(yù)測模型就是遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總體可以分為三步：第一步，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，確切來說是根據(jù)擬合函數(shù)的輸入輸出參數(shù)個數(shù)來確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而確定遺傳算法中個體的編碼長度；第二步，利用遺傳算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使用遺傳算法來不斷優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，我們在編碼時設(shè)置種群中的每個個體都包含了一個網(wǎng)絡(luò)中所有的權(quán)值和閾值，個體通過適應(yīng)度函數(shù)計算個體適應(yīng)度值，遺傳算法通過選擇，交叉和編譯操作找到最優(yōu)適應(yīng)度值的個體；最后是用前面得到的最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做Web服務(wù)服務(wù)質(zhì)量預(yù)測，以Web服務(wù)的歷史QoS數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的計算得到我們所需的QoS預(yù)測值，為Web服務(wù)的選擇提供依據(jù)。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程如圖1所示。

2.2 仿真實驗

為了驗證本文提出的Web Service服務(wù)質(zhì)量預(yù)測算法，我們將采用由Zibin Zheng 和Michael R. Lyu提供的WS-DREAM dataset，這些數(shù)據(jù)是由他們以調(diào)研大量現(xiàn)實Web Service為基礎(chǔ)采集而得，在Web服務(wù)QoS領(lǐng)域具有很大的說服力與權(quán)威性。我們將采用數(shù)據(jù)集中的響應(yīng)時間（response time）來做本次仿真實驗。在實驗中，我們?nèi)ataset中id為1992的Web Service的響應(yīng)時間實驗數(shù)據(jù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為：輸入層2個節(jié)點，隱含層5個節(jié)點，輸出層1個節(jié)點，共有2×5+5×1=15個權(quán)值，5+1=6個閾值，因此我們可以確定遺傳算法中個體的編碼長度為15+6=21.取id為1992的Web Service響應(yīng)時間的前200個數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余作為測試數(shù)據(jù)。我們把訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測誤差絕對值和作為個體適應(yīng)度值，個體適應(yīng)度值越小，該個體越優(yōu)。截取實驗測試結(jié)果示圖如圖2。

3 結(jié)論

互聯(lián)網(wǎng)具有不穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)延時，抖動等特性，因而Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量是動態(tài)變化的。這在一定程度上影響了我們基于服務(wù)質(zhì)量來發(fā)現(xiàn)服務(wù)，選擇服務(wù)和組合服務(wù)。本文正是在這種背景下，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法提出了一種基于服務(wù)質(zhì)量預(yù)測的Web服務(wù)動態(tài)選擇方法，并詳細介紹了基于QoS預(yù)測服務(wù)質(zhì)量預(yù)測模型，最后利用鄭子彬提供的真實Web服務(wù)QoS數(shù)據(jù)做實驗驗證前面提出的算法。下一步工作將繼續(xù)完善服務(wù)質(zhì)量預(yù)測模型，并將該預(yù)測模型應(yīng)用于我們973項目組自己開發(fā)一個Web服務(wù)平臺之中。

參考文獻

[1]Zibin Zheng， Hao Ma， Michael R.Lyu， Irwin King， "WSRec： A Collaborative Filtering based Web Service Recommender System"， in Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Web Services （ICWS2009）， Los Angeles， CA， USA， July 6-10， 2009.

第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法范文

關(guān)鍵詞：期貨價格預(yù)測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法

引言及文獻綜述

20世紀(jì)以來，我國期貨市場得到了長足發(fā)展，但相對而言，由于我國期貨市場仍處于低級階段，市場操縱嚴(yán)重，投資者投資理念不科學(xué)等問題使市場風(fēng)險事件不斷發(fā)生，直接阻礙了中國期貨市場走向成熟。諸多風(fēng)險事件歸根結(jié)蒂，就是期貨價格的波動問題，故分析與預(yù)測期貨價格變化趨勢自然成為期貨市場風(fēng)險控制研究的重中之重，與此同時，了解期貨價格走勢也有助于幫助投資者降低風(fēng)險、提高收益，實現(xiàn)金融市場的整體穩(wěn)定與協(xié)調(diào)。

國外期貨市場起步較早，在期貨市場預(yù)測的研究和實踐方面開展了大量有價值的工作,Shaikh A.Hamid，Zahid Iqba（2004）用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測標(biāo)普500指數(shù)期貨價格的波動；Shahriar Yousefi，Ilna Weinreich等（2005）提出一種基于小波變換的預(yù)測程序并用來對原油期貨進行預(yù)測。在我國，學(xué)者們也試圖通過計量模型對期貨價格進行預(yù)測：張方杰、胡燕京（2005）的ARMA模型，王習(xí)濤（2005）的ARIMA模型，劉軼芳、遲國泰（2006）的GARCH―EWMA的期貨價格預(yù)測模型、楊熙亮、朱東華、劉怡菲（2006）的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等都在期貨價格預(yù)測中得到應(yīng)用。

總結(jié)國內(nèi)外對期貨價格的預(yù)測研究，可以發(fā)現(xiàn)對期貨的預(yù)測存在一系列問題，比如：期貨數(shù)據(jù)具有高噪聲；各因素之間的相關(guān)性錯綜復(fù)雜；期貨價格具有非線性特征等等。在這種情況下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法就顯示出其特有的優(yōu)勢，因此本文選擇了BP網(wǎng)絡(luò)模型作為期貨短期預(yù)測的基本因果模型，并根據(jù)實際應(yīng)用的需要做了創(chuàng)造性的改進。

實證分析

1.變量的選取及數(shù)據(jù)來源

本文選擇大連商品交易所的大豆期貨合約為研究對象，作為比較穩(wěn)定的交易品種，它的走勢一定程度上可以反映所在交易所的交易狀況，對它的預(yù)測情況在一定程度上也可以反映對其交易所其他期貨預(yù)測的可行性。綜合考慮數(shù)據(jù)可得性、完整性等因素，本文選取2009年1月5日~10月29日的大豆期貨主力A1001合約共200個交易數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，10月30日~11月12日的10個數(shù)據(jù)為測試數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于大連商品交易所。

由于期貨價格變化受許多因素的影響，為了盡可能提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，輸入變量選擇為當(dāng)日開盤價、當(dāng)日最高價、當(dāng)天最低價、當(dāng)日收盤價、結(jié)算價、當(dāng)日成交量、成交金額以及當(dāng)日持倉量，總共8個輸入量。

2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立及實現(xiàn)

誤差反傳模型（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）可任意逼近非線性函數(shù)，其運行過程分為信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩階段：第一階段，將樣本從輸入層傳入，經(jīng)各隱層處理后，傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望的輸出不符，則轉(zhuǎn)入第二階段，將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，并以此來修正各單元權(quán)值。

根據(jù)kolmogorov定理，一個三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)足以完成任意的n維到m維的映射，即一般只需要采用一個隱層就足夠。隱層節(jié)點個數(shù)本文采用試湊法確定為20個。為使提高訓(xùn)練精度，本文將初始學(xué)習(xí)率定為0.05，并采用自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率功能，在以后的訓(xùn)練過程中根據(jù)訓(xùn)練誤差來自動調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率。同時，本文選取連續(xù)可微的S型正切函數(shù)即tansig函數(shù)作為傳導(dǎo)函數(shù)，該函數(shù)的可微分性與飽和非線性特性，增強了網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力。

依據(jù)以上模型與參數(shù)設(shè)定，在matlab中予以實現(xiàn)，結(jié)果圖1所示，從圖中可以看出，對大豆期貨價格預(yù)測的走勢是大致相同的，但是整體誤差較大。雖然利用自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率來改善收斂情況，但梯度下降的BP算法仍存在較大的局限性。為了改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整，所以用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化。

3.模型的改進及實現(xiàn)

遺傳算法是一種全局優(yōu)化搜索算法，其基本思想是首先將問題求解表示成基因型，通過選擇，交叉，變異從中選取適應(yīng)環(huán)境的個體，求得問題最優(yōu)解，有較好的全局搜索性能。將遺傳算法運用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)了兩者的優(yōu)勢互補，發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛映射能力和遺傳算法的全局搜索能力，也加快了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度，綜合提高了整個學(xué)習(xí)過程中模型的逼近能力和泛化能力。

在MATLAB中運行結(jié)果如圖2所示，從中可以看出，加入遺傳算法對權(quán)值和閾值進行優(yōu)化以后的GA-BP模型結(jié)果能更好的貼近真實值，更準(zhǔn)確的擬合。在本例中GA-BP模型的優(yōu)勢突出的表現(xiàn)在收斂速度快，周期短上面。相對于傳統(tǒng)的BP算法減少了權(quán)值閾值初始化的隨機性，GA-BP就可以大大縮短收斂時間。收斂情況如表1所示：

表中以前200次迭代為例，遺傳算法可以將mse縮減到e-5數(shù)量級，而簡單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻只能達到e-3，并且迭代的后期下降的幅度越來越不明顯。

結(jié)論

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行實證分析，從預(yù)測的結(jié)果來看，預(yù)測值和實際值的走勢是一致的，但預(yù)測值和實際值具有較大的偏差，這是由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身存在的問題所導(dǎo)致的。

為解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不能精確預(yù)測的價格的問題，考慮到是由于BP算法調(diào)整權(quán)值的局限性，本文用遺傳算法進行優(yōu)化模型。利用遺傳算法可以對權(quán)值進行全局搜索，避免了BP算法的局限性。從結(jié)果來看，預(yù)測值和實際值誤差較小，能夠精確的預(yù)測期貨價格。