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以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

遗传算法 (GA) 和布谷鸟搜索优化 (CSO) 的组合，用于分类精度最大化中的特征选择。 我没有使用 Levy 飞行，而是使用 GA 品种和变异进行布谷鸟更新。 我在代码中使用了朴素贝叶斯分类，但您可以将其替换为任何其他分类器。

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基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

6.11 地理单元 [1] 类型定义或说明 按照规划、管理、识别或利用的需求，按一定尺度和性质将多种地理要素组 合在一起而形成的空间单位。 [2] 地表覆盖分类要求 该类及其所有下级类不适用地表覆盖分类。 [3] 地理国情要素采集要求 采集地理单元的边界线构面，并赋要素属性值。 6.11.1 行政区划单元 [1] 类型定义或说明 为了国家政权职能实行分级管理而划分出来的地域单元。 城市中心城区指城市规划部门确定的中心城区范围。 [2] 对应的基础地理信息分类代码 表 6-11-1 行政区划单元分类代码 序号 小类名称 对应的基础地理信息分类代码 1 国家行政单元 620000 2 省级行政单元 630000 3 特别行政区单元 680000

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遗传算法课件很容易上手！包括GA的基本思想，流程图.......

找了许久特别针对还在使用ubuntu12.04版本的用户来说，当你搭建openacs时是一个不错的选择

> 本文主要研究【单线路，固定容量，确定OD和下车比率】，以优化乘客等待数为目标，建立的单目标优化模型，通过优化列车时刻表，结合客流控制手段，城市轨道交通拥挤，减少站台拥堵。 > 算法选用的遗传算法 > 编码为实数+结构体编码 > 根据模型需求，设计了针对性的交叉和变异手段 > 本模型使用了常规的遗传算法（GA），当然您如果想要用其他算法也是可以的，我已经根据模型，写好了**初始化算子，交叉算子，变异算子，修复算子和计算目标函数的算子**。你把算法框架替换，这些算子可以继续沿用，基本上可以改成任意的算法。 > 同样的，本文代码的数据接口和参数设置也是支持修改的，**只要按照指定的格式将客流量数据和下车比例数据写到excel中**，即可实现算例的更改。 > 总而言之，本文代码适合①想要学习遗传算法的朋友，结合案例，深入理解遗传算法的思想精髓，同时学会如何结合实际问题修改算子。②交通专业的朋友，做相关项目的时候，可以直接借鉴源码，也可以按照我上面所说，对算法框架，算子和数据进行任意修改和拓展，从而达到实现自己模型需求的目的。