javaweb--E家园

一、数据库代码

 

 二、页面代码

<!DOCTYPE html>
<html>
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		<meta charset="utf-8">
		<title>E家园首页</title>
		<!-- 引入index.css -->
		<link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/index.css" />
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			<div class="head">
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				<div class="logo"><img src="img/logo.jpg"></div>
				<!-- nav -->
				<div class="nav">
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						<li><a href="#"><img src="img/daohan_1.jpg" /></a></li>
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						<li><a href="#"><img src="img/daohan_3.jpg" /></a></li>
						<li><a href="#"><img src="img/daohan_4.jpg" /></a></li>
						<li><a href="#"><img src="img/daohan_5.jpg" /></a></li>
						<li><a href="#"><img src="img/daohan_6.jpg" /></a></li>
						<li><a href="#"><img src="img/daohan_7.jpg" /></a></li>
					</ul>
				</div>
			</div><!-- head END -->
			
			<!-- ====================================================================== -->
			<!-- main -->
			<div class="main">
				<!-- main_left -->
				<div class="main_left">
					<div class="myForm">
						<img src="img/bg06.gif">
						<!-- 登录表单 -->
						<div class="myLogin"></div>
						<!-- 分割线 -->
						<div class="division">
							<img src="img/line01.gif" />
							<img src="img/left01.jpg" />
						</div>
						<!-- 登录表单 -->
						<div class="mysearch"></div>
						<img src="img/line02.gif" />
					</div><!-- myForm END -->
					<div class="notice">
						<img src="img/left02.gif" />
						<div class="notice_content">
							站内公告<br>
							站内公告<br>
							站内公告<br>站内公告<br>
							站内公告<br>
							站内公告<br>
						</div>
						<img src="img/line02.gif" />
					</div>
				</div>
				<!-- main_right -->
				<div class="main_right">
					<div class="carousel"><img src="img/banner.gif"></div>
					<div class="mtitle"><img src="img/dot02.gif">栏目分类</div>
					<div class="contents">
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								<li>aaaaaaa</li>
								<li>aaaaaaa</li>
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								<li>aaaaaaa</li>
								<li>aaaaaaa</li>
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								<li>aaaaaaa</li>
								<li>aaaaaaa</li>
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						</div>
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				</div>
			</div><!-- main END -->
			<!-- ====================================================================== -->
			<!-- footer start -->
			<div class="footer">
				版权所有 卓京信息<br>
				盗版必究
			</div><!-- footer end -->
		</div>
	</body>
</html>

遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
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