【摘 要】
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针对当前遗传神经网络在选址研究中缺少考虑影响因子权重的问题以及算法在求解时易于过早收敛的缺陷,提出一种利用模糊C均值聚类算法改进遗传神经网络模型的优化选址方法。通
【机 构】
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桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,桂林理工大学测绘地理信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41961063),国家文化和旅游科技创新工程基金项目(2019-011)
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针对当前遗传神经网络在选址研究中缺少考虑影响因子权重的问题以及算法在求解时易于过早收敛的缺陷,提出一种利用模糊C均值聚类算法改进遗传神经网络模型的优化选址方法。通过建立选址中心决策矩阵,确定相应影响因子及其取值范围,得到所有影响因子的权重,进行迭代计算得到最优选址方案。实验以黑龙江省物流公司选址为例,分别采用BP(back propagation)算法、GA-BP(genetic algorithm and back propagation)算法和C-GA-BP(fuzzy C-means and gen
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