用遗传算法优化神经网络初始权重的方法

吉林大学学报(工学版) ›› 2003, Vol. ›› Issue (2): 45-50.

用遗传算法优化神经网络初始权重的方法

翟宜峰¹, 李鸿雁², 刘寒冰³, 苑希民⁴

1. 大连理工大学, 水利土木学院, 辽宁大连 116023;
2. 北京理工大学, 管理与经济学院, 北京 100081;
3. 吉林大学, 交通学院, 吉林长春 130025;
4. 中国水利水电科学研究院, 防洪减灾所, 北京 100038

收稿日期:2002-09-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(59809007)。

Method for optimizing initial weights of ANNs by GAs

ZHAI Yi-feng¹, LI Hong-yan², LIU Han-bing³, YUAN Xi-min⁴

1. College of Hydraulic and Civil Engineering, Dalian University of Science and Technology, Dalian 116023, China;
2. College of Managment and Economy, Beijing University of Science and Technology, Beijing 100081, China;
3. College of Transportation, Jilin University, Changchun 130025, China;
4. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China

Received:2002-09-25

摘要/Abstract

摘要： 基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法和BP算法有机结合,做到了优势互补,并在提高洪水智能预报精度,特别是提高洪峰预报精度的研究中得到了很好的应用。在珠江流域西江洪水预报系统中,以历史水文资料进行检验的结果表明,洪峰时段的预报精度明显高于平水期的预报精度,证明了这种方法的有效性和可靠性。

关键词: 人工神经网络, 遗传算法, 网络初始权重, 洪峰预报

Abstract: It is known that the genetic algorithms (GAs) are good in global searching,and the artificial neural networks (ANNs) are effective on accurate local searching.We proposed a method to join the genetic algorithm and BP alogorithm together and supplementing mutually by optimizing the initial weights of ANNs with GAs.Some applications have already obtained in study of enhancing the intelligent forecasting precision of flood,especially the precision of flood peak forecasting,by using this method.Through the check for the historic datum of the flood forecasting system for Zhujiang rive catchment,the effectiveness and reliability of this method have been proved.

Key words: artificial neural networks, genetic algorithms, weights of artificial neural networks, flood-peak forecasting

中图分类号:

TP301

翟宜峰, 李鸿雁, 刘寒冰, 苑希民. 用遗传算法优化神经网络初始权重的方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2003, (2): 45-50.

ZHAI Yi-feng, LI Hong-yan, LIU Han-bing, YUAN Xi-min. Method for optimizing initial weights of ANNs by GAs[J]. 吉林大学学报(工学版), 2003, (2): 45-50.

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