基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般投資回報率預(yù)測.pdf

1、隨著計算機(jī)的飛速發(fā)展，計算機(jī)技術(shù)在各個領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，催生了許多新興的學(xué)科，生命科學(xué)和工程科學(xué)的相互交叉和相互促進(jìn)成為新興學(xué)科的一個典型的代表，也是近代學(xué)術(shù)研究的一個研究熱點?，F(xiàn)代科學(xué)理論研究與實踐中存在大量與組合優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析等相關(guān)問題，使用常規(guī)方法解決這些問題，有時候顯得無能為力。正因為這樣，人們模仿生物的遺傳和進(jìn)化機(jī)制，模仿人腦的神經(jīng)元反應(yīng)原理得到了智能計算的二大學(xué)科——遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這兩大學(xué)科在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用越

2、來越廣泛。由于具有強(qiáng)大的搜索能力，因此遺傳算法可以解決很多常規(guī)方法無法解決的問題。遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合后，大大地增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，使智能計算得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。因此對遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究具有很重要的意義。 本文從遺傳算法的基本理論入手，從遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的角度，提出了用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)遺傳算法，并且把改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于一種新的預(yù)測之中。本文主要做了以下工作： （1）分析了遺傳算法的基