导读： 遗传神经网络在电信业务收入预测中的应用研究(1)(2) 发布时间:2011-03-22 来源:应届毕业生求职网 步骤2：适应度计算及评价 根据适应度函数值对个体进行评价,对每个个体进行解码得到一个BP神经网络输入样本,计算出神经网络的输出误差值E，选择适应度函数 式中...
遗传神经网络在电信业务收入预测中的应用研究(1)(2)
发布时间:2011-03-22 来源:应届毕业生求职网
步骤2：适应度计算及评价
根据适应度函数值对个体进行评价,对每个个体进行解码得到一个BP神经网络输入样本,计算出神经网络的输出误差值E，选择适应度函数
式中，Ymk,Ymk分别为第m个训练样本的第k个输入节点的期望输出和实际输出。适应度f越高，表明误差平方和越小，就越接近性能要求。
步骤3：遗传操作
(1)选择与复制
保留群体中适应度最高的个体，它不参与交叉和变异运算,而直接将其复制到下一代。群体中的其他个体，采用轮盘赌选择法进行选择，这样适应度小的个体也有机会进入被保留。因此保证了群体中个体的多样性，防止算法落入局部最优。如果M个个体中的第i个个体的适应度为fi，则其被选中的概率为：
（2)交叉
由于权重系数采用实数编码，故本文采用算术交叉方式，以Pc的概率对选择后的个体进行交叉。设在个体XA和个体XB之间进行交叉,交叉算子为
式中:
（3)变异
变异是对按变异概率Pm(这里取0.05）选取的个体进行变异,然后随机选取一变异点,变异的基因安
