BP神經網(wǎng)絡在當前社會上有著極為廣泛的應用,但是傳統(tǒng)的BP神經網(wǎng)絡存在收斂速度較慢、容易陷入局部最優(yōu)點的缺點.本文利用遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）自動調整搜索方向、利于全局擇優(yōu)的特點,構建基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經網(wǎng)絡模型,用于預測養(yǎng)老機構老年人的負性情緒,重點通過預測的準確性驗證模型可行性.本文以北京大學開放研究數(shù)據(jù)平臺的中國健康與養(yǎng)老追蹤調查數(shù)據(jù)空間（CHARLS）作為主要研究數(shù)據(jù)空間;預測結果表明,粒子群算法（Partical Swarm Optimization,PSO）和遺傳算法都能夠提升BP神經網(wǎng)絡的收斂速度,同時避免陷入局部最優(yōu);粒子群算法優(yōu)化的PSO-BP神經網(wǎng)絡在收斂速度上更快,遺傳算法優(yōu)化的GA-BP神經網(wǎng)絡在準確度上更優(yōu).考慮到養(yǎng)老機構對于數(shù)據(jù)實時性要求不高,因此選取遺傳算法作為BP神經網(wǎng)絡在負性情緒預測上的優(yōu)化方案是目前階段較為良好的選擇. 

【文章來源】：小型微型計算機系統(tǒng). 2020,41(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 算法資料
    2.1 BP神經網(wǎng)絡
    2.2 遺傳算法
    2.3 基于遺傳算法優(yōu)化的GA-BP神經網(wǎng)絡
3 案例分析
    3.1 數(shù)據(jù)清洗以及輸入、輸出項的選擇
    3.2 隱藏層節(jié)點數(shù)的確定
4 結果分析
5 結語


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3206265