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针对单纯使用神经网络预测物流量出现预测精度低、泛化能力差、耗费时间长等问题,提出一种可以最优化目标的算法,为避免陷入局部最小值,引入遗传算法对神经网络所需要的权值、阈值等可变参数进行最优化处理。仿真结果表明利用遗传算法对神经网络进行优化处理,预测结果能够表现出更高的预测精度与泛化能力。
基于遗传神经网络的城市圈物流需求预测——以鄱阳湖城市圈为例
【摘 要】
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针对单纯使用神经网络预测物流量出现预测精度低、泛化能力差、耗费时间长等问题,提出一种可以最优化目标的算法,为避免陷入局部最小值,引入遗传算法对神经网络所需要的权值
【机 构】
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江西师范大学软件学院
【出 处】
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陕西理工学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年6期
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