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基于CS-AGA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的房?jì)r(jià)預測分析
- 針對傳統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算法確定；②通過(guò)Logistic混沌序列對交叉位置進(jìn)行確定，并進(jìn)行多基因變異，選取美國波士頓房?jì)r(jià)數據集并按4:1比例設置訓練數據與測試數據，對隱含層節點(diǎn)進(jìn)行確定后，選取train訓練函數。
- 關(guān)鍵字： CS-AGA-BP 預測 房?jì)r(jià) 202212
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