运用GA-BP神经网络研究时间序列的预测

神经网络能以任意精度逼近非线性函数,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映信息的非线性发展趋势。该文在分析传统BP网络缺点的基础上,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络。详细讨论了GA算法的优化神经网络初始权值和阈值的思想和理论。在阐述预测方法同时,用具体例证分析了GA-BP网络预测的性能和特点。结果表明,基于GA-BP神经网络在预测精度和适应性方面高于传统的BP神经网络。