摘要：本文采用遗传学习算法和误差反向传播算法（ＢＰ）相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络（ＢＰＮ），即先用遗传学习算法进行全局训练，再用ＢＰ算法进行精确训练，使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实验例，本文将该方法运用于多维时序问题。根据山东省黑旺铁矿的矿坑充水条件建立了一个网络，以矿坑充水的各种控制因素相关资料作为样本，对网络进行训练并用训练好的网络预测矿坑涌水量。网络的训练速度及预测结果表明，该http://www.cqvip.com//QK/90347X/200012/4738335.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）