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1、武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MG時(shí)間序列預(yù)測方法研究姓名：趙新申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：吳懷宇20060510第1I頁武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractThemethodoftimeseriesforecastiSoneoftheimportantpartsofresearchonscienceeconomyengineering，andSOonItisdifficultfortraditi
2、onalmethodoftimeseriesforecasttopredictthenonlinearsystemTheneuralnetworkhasgoodnonlinearcharacteristic，andhasofferedanewapproachfortimeseriesforecastHowevertheneuralnetworkeasilyfallsintolocalminimum，andweaklysearchtheo
3、verallsituationThegeneticalgorithm(GA)hastheabilityofsearchingoverallsituationThegeneticneuralnetworkrecombinesthegeneticalgorithm’Sofseekingtllesuperioroverallsituationandtheneuralnetwork’Snonlinearcharacteristicandrapi
4、dconvergenceMackey—Glass(MG)chaotictimeseriesisoneofbenchmarkproblemsinnonlineartimeseriesforecast，whichiSrepresentativeTherefore，thisdissertation，fromboththeoreticalandexperimentalperspectives，investigatesseveralmajorpr
5、oblemsongeneticneuralnetwork，andforecastsMGtimeseriesusinggeneticneuralnetworkThemainresearchachievementsareasfollows：AnewmutationoperatorisconstructedTournamentselectioniscarriedoutwiththeproducedthreedimensionalmatrixw
6、hicharerepresentedthechromosomeCrossoverisimplementedusingarithmeticcrossoveroperatorThenunsymmetricalmutationisconductedusingthenewmutationoperatorwhichCanexpandthescopeofchromosomegenevalue，atthesametime，thechromosomew
7、iththehJighestfitnessvaluesareretainedforeachiterationAlotofexperimentsareimplementedtoobtaintheoptimizedinitialweighsandbiasThebackpropagationneuralnetworkisselfdefinedTheoptimizedweightsandbiasobtainedbyGAareusedasinit
8、ialweightsandbiasoftheback—propagation(BP)neuralnetworkThen，theneuralnetworkistrainedbythevariablestudyratemomentumofBPalgorithm，theerrorgoalisachievedbymassiveexperimentsThenumericalsimulationtopredictMGchaotictimeserie
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