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基于CS-AGA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)分析
- 針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,以及基于遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍有改進(jìn)空間的問(wèn)題,本文建立CS(chaotic sequence)-AGA(adaptive genetic algorithms)-BP(基于混沌序列的自適應(yīng)遺傳算法改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))改進(jìn)模型,改進(jìn)分為兩個(gè)方向:①交叉概率和變異概率采用自適應(yīng)算法確定;②通過(guò)Logistic混沌序列對(duì)交叉位置進(jìn)行確定,并進(jìn)行多基因變異,選取美國(guó)波士頓房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)集并按4:1比例設(shè)置訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù),對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行確定后,選取train訓(xùn)練函數(shù)。
- 關(guān)鍵字: CS-AGA-BP 預(yù)測(cè) 房?jī)r(jià) 202212
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