《表5 GA＿BP与BP神经网络的比较》

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《基于神经网络与遗传算法的多目标充填料浆配比优化》

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将表2中的1～21组数据作为训练集输入到BP神经网络中，并基于遗传算法优化网络权值和阈值以构建GA＿BP神经网络，图2展现了训练过程中神经网络期望输出与实际输出之间的误差变化，可以看出在算法迭代50次后，误差收敛到0.017242。随后使用表2中的22～24组数据验证神经网络的预测精度，如图3所示。经验证，GA＿BP神经网络的平均相对误差约为0.05%，而未经遗传算法优化的BP神经网络的平均相对误差为6%（表5）。证明构建的GA＿BP神经网络，可以大幅提高网络预测的精准度，使其满足所需精度要求。