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以遗传算法改进为核心的神经网络优化
【摘 要】 为了针对神经网络反向传播过程中,算法收敛速度慢、容易进入局部极小值、初次的权值和阈值在选择上选择缺乏有效依据、还带有随机性等不足之处, 因而在算法上进行了改进,使用了遗传算法中,神经网络的优化方法.
【关键词】 遗传算法 网络优化
前言：这项方法虽然在运算过程中对两者之间的优点进行了有效的结合, 但是还会出现算法收敛速度慢的缺点, 因此,又在之前的基础上,提出了将这样的方法应用到神经网络计算过程权值和阈值的优化设计中去,并且根据这样的方法,在某城市污水厂中,工作难度相对难测参数SVI 运用这样的模型进行预测.模型的预测结果显示, 这样的算法不仅能够在预测中可克服之前BP 算法中出现的额缺陷, 而且在BP 和GA-B 网络模型之间进行比较帅之后, 会发展这样的算法直接提升了收敛速度以及准确度.
一、遗传算法改进为核心的神经网络优化方法
这样的方法从神经网络以及遗传算法两者的特点上进行分析,我们可以可以了解到当前所使用的BP 算法的运算以及学习过程中,是以误差梯度的下降为基础,再利用下降的权重为当前的修改原则,这样一来,就无法避免的会出现局部计算数据会出现最小值的错误；然而对于遗传算法来讲,这样的运算方法有利于针对全局进行搜索,但是相对于一些局部的运算过程中,就会出现相应的不足之处.因此,在之前的运算过程中,通畅在运算的过程中,首先会使用遗传的算法来对神经网络的权阈值进行优化和完善,再利用神经算法,对优化和完善之后的权值和阈值最终完成网络训练任务,从而让两者相互结合,保证了两者之间的优势互补,并运用这样的优势,在实际中更好的解决了问题.
1.1 改进遗传算法优化神经网络的步骤
对于一个ANN 模型来说,可以拥有无限个参数,这些参数主要包括了神经元、网络层数、各层数的神经元以及神经元的互联方式等,因此,对于ANN 模型来说,在编码的过程中,可以针对一个ANN 模型进行编码,然后在依据遗传学的算法,实现神经网络的学习过程,这样一来就需要对这一编码进行参数的设定、初始化以及评估、选择算子、价差及变异算子以及结束编程六个步骤.
1.2 算法的主要流程
对于改进遗传算法优化神经网络的主要流程来看,可以分为七个过程来完成这一流程：第一步,需要对计算的种群进行初始化,而初始化的内容主要是种群的规模和每个单位的权值,并且在初始化之后,对这些数值进行编码；第二步,对于编码后的每一个个体进行概率的选择工作,并且在选择之后,还要讲这些个体进行排序,从而让人们可以对这些编码可以清楚的认识；第三步,根据这些编码,再利用旋转堵轮的方式进行编码的筛选,然后在挑出一些好的个体,允许他们进入下一代的种群之中；第四步,针对新一代的种群来说,要按照个体自动适用的个体交叉率以及变异率来选择合适的交叉以及变异操作,从而再次产生出新的个体；第五步,将较差或者变异中出现的新个体再插入到新的种群中来,并且根据当前的新个体的发展情况,计算出这些个体对当前环境的适应程度；第六步,移民算子操作,针对这些种群中出现个体,进行仔细的研究与分析,看有没有出现“早熟”的现象,如果这些个体中出现了这一现象,那么就可以将这个个体进行移民策略,从第二步重新开始；第七步,对于这些个体,如果寻找到了自身满意的个体,那么这个运算过程就直接结束,如果没有,就重复第二步.
二、应用结果与分析
这样的运算方式在活性污泥去污的处理工作中,对于污泥的体积,有着特定的指数SVI,而SVI 在污泥评定中,是污泥质量评定的重要指标之一.同时,也是反映了活性污泥絮凝、沉降性能的重要评定标准,根据SVI 的数据显示,能够让工作人员在第一时间发现污泥膨胀等异常情况的出现.但是在实际指数测量的过程中,工作人员并不能对SVI 进行线上的实际测量,因此对于数值,都是利用了人工测量的方式,而每次测试所用的时间都在两个小时以上.而遗传算法改进为核心的神经网络优化的方式提出,就能够对SVI 指数进行有效的线上实时监测,从而有效的提升工作人员的工作效率.
总结：遗传算法改进为核心的神经网络优化可以对空间内的多个个体进行遗传选优工作,当工作人员找到优化点之后,同时再配合上BP 算法的使用,按照负梯度方向对数据进行搜索,这样一来,就能够有效的避免BP 算法中,数据陷入最小点的情况出现,同时还能对收敛速度慢这一问题进行同步的解决.如此,就可以说这种运算方法是一种迅速、高效的方法,而且AGA—BP 算法在GA—BP 的算法上,又对收敛的速度做到了进一步的提升.
参 考 文 献
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遗传算法论文范文结:
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1、遗传杂志