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1、本文針對(duì)傳統(tǒng)BP算法存在局部極小值、學(xué)習(xí)速度慢的不足,選出了加動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法相結(jié)合的算法(BPX)、共軛梯度法(CGFBP)、LMBP算法、LMBP算法與遺傳算法相結(jié)合一(GABP1)和LMBP算法與遺傳算法相結(jié)合二(GABP2)等改進(jìn)的算法.利用這些改進(jìn)后的算法分別訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),最終,選出了最優(yōu)算法即GABP1算法,并確定出了最適合波浪沖擊力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的參數(shù)(網(wǎng)絡(luò)中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù),目標(biāo)誤差,網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值)和算法中的參數(shù)
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