21、遗传算法与模糊反向传播网络的原理及应用

遗传算法与模糊反向传播网络的原理及应用

1. 遗传算法优化反向传播网络（GA - BPN）

1.1 GA - BPN 训练流程

GA - BPN 的训练过程是一个迭代优化的过程，旨在找到最优的权重组合。具体步骤如下：
1. 计算适应度值 ：对每个染色体进行训练，计算其适应度值。
2. 淘汰与替换 ：淘汰适应度最差的染色体，用适应度最好的染色体替换它们。
3. 交叉操作 ：随机选择成对的父染色体，应用两点交叉算子产生子代。
4. 计算新种群适应度 ：提取新种群的权重，计算误差，进而计算适应度值。
5. 迭代收敛 ：重复上述步骤，直到种群收敛到相同的适应度值。最终从收敛的种群中提取的权重即为 BPN 的最终权重。

1.2 GA - BPN 的应用

GA - BPN 已在两个问题上得到应用：
- K 因子设计 ：具体应用细节未详细展开，但体现了 GA - BPN 在该领域的适用性。
- 电力负荷预测 ：通过与传统 BPN 进行性能比较，可以更好地评估 GA - BPN 的优势。

1.3 编程作业

1.3.1 比较传统 BPN 与 GA - BPN 在电力负荷预测中的性能

• 使用 MATLAB 实现传统 BPN 算法