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退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码, 把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测. 相似文献
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基于遗传算法和模拟退火算法的制造企业伙伴选择 总被引：2，自引：1，他引：1
针对制造企业的虚拟企业问题建立了伙伴选择的多目标模型.为了更好地解决该问题,通过分析遗传算法和模拟退火算法的各自特性,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解.同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性. 相似文献
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