遗传算法优化B P神经网络的目的是通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值, 其 基本思想就是用个体代表网络的初始权值和阈值、 个体值初始化的B P神经网络的预测误差作为该个体的适应度值, 通过选择、 交叉、 变异操作寻找最优个体, 即最优的B P神经网络初始权值。除了遗传算法之外, 还可以采用粒子群算法、 蚁群算法等优化B P神经网络初始权值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network is designed by means of g

地铁火灾疏散模型 元细胞自动机 神经网络 BP 蚁群模型鱼群模型(Subway fire evacuation model meta-cellular automata neural network BP ant colony model fish colony model)