《表2 GA优化BP神经网络运行参数设定》

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《面向场景的城市PM_(2.5)浓度空间分布精细模拟》

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训练函数采用L-M（Levenberg-Marquardt）法，L-M算法是拟牛顿法的改进算法，其效率高且计算量小.为克服BP神经网络收敛性较差、极易受初始权值和阈值选择的影响、容易陷入局部最优的局限性，本文利用GA的全局寻优特性，找出可以使BP神经网络得到最优解的初始权值和阈值，应用到BP神经网络学习训练中，最终得到最优的模拟结果[25].GA优化BP神经网络的要素包括:种群初始化、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子.本文的GA优化BP神经网络的运行参数如表2所示: