大型深水群桩基础易受到复杂的环境影响,其基桩轴力的变化情况与环境因素之间表现为复杂的非线性关系。综合考虑影响深水群桩基础轴力的环境因素相关参数,分析苏通大桥的原型监测数据,建立BP神经网络预测模型,并以此为基础,构建出基于思维进化算法(Mind Evolutionary Computation,MEC)的BP神经网络轴力预测模型,比较结果表明,MEC-BP神经网络预测结果在准确度和精确度上要明显高于BP神经网络,前者具有更强的可信度和泛化能力,在大型深水群桩基础轴力预测中具有一定的工程应用价值。

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mea的算法示例 matlab编写的程序 有个适应度子程序自己编写就行

针对BP神经网络复原图像的效果很大程度受初始权值和阈值的影响，提出一种基于思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm， MEA）优化的BP神经网络方法。思维进化算法有极强的全局搜索能力，能够弥补BP神经网络陷入局部最优和对初始权值和阈值敏感的问题，因此在训练BP神经网络之前，利用思维进化算法获取该网络的初始权值和阈值。实验证明，与传统的维纳滤波、BP、遗传算法优化的BP（GA-BP）方法相比，MEA-BP方法复原的图像在主观和客观评测标准下都获得了更好的结果。

与传统算法相比，进化算法的特点是群体搜索。进化算法已经被成功地应用于解决复杂 的组合优化问题、图像处理，人工智能、机器学习等领域。但是进化算法存在的问题和缺陷也不能忽视，如早熟、收敛速度慢等。利用思维进化算法的基本思想对于神经网络进行优化。

该代码为matlab编码，利用思维进化算法优化BP神经网络的权值和阈值。