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所属分类:GIS/地图编程
开发工具:Others
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下载次数:10
上传日期:2010-05-04 12:52:20
上 传 者:
tomcatsg
说明: 本文基于地理信息系统(GIS),对金融网点选址的理论进行了系统地介绍和研究,包括金融网点选址的定义、原则、目标、一般思路等,进而提出了利用人工神经网络进行金融网点选址的预测模型。该模型结合了遗传算法与BP神经网络,用遗传算法实现BP网络的学习过程。通过利用遗传算法对选择概率、变异概率的控制,提高了BP网络的学习效率,同时利用BP算法弥补遗传算法局部
搜索能力的不足,有效克服遗传算法容易过早收敛的问题。通过对人工神经网络
尤其是BP网络、遗传算法的介绍以及缺陷分析,我们对遗传算法进行了改进,
主要针对遗传算法参数(包括种群数、交叉概率、变异概率等)的优化选择、确
定以及增添BP因子等。通过结合BP网络权、阀值构建遗传编码,在改进的遗
传算法的基础上,最终确定BP网络权、阀值,进而利用该BP网络对候选网点
进行评价预测。
最后,我们实现了这个在GIS平台上的基于神经网络的金融网点选址系统,并对该系统的架构、功能实现等作了概要的介绍。
(BasedonGISPlatform, weintrodueethetheoriesonfinaneialloeation
evaluationindetail, ineludingitsdefiniation,PrineiPle, targetandgeneralthinking.
ThenweraisethefinaneialloeationevaluationmodelbyusingArtifieialNeural
Networks.ThemodelcombinesGenetieAlgorithmandBPnetwork、vllleh
imPlementsthestudyProeessofBPnetworkbyusingGenetieAlgoritllm.This
methodimProvesBPnetwork’ 5leamingrateandeoversthedisadvantagesofGenetie
Algorithm.WiththeanalysisofNeuralNetworks, esPeeiallytheGeneticAlgorithm
andBPnetworks, weimProvetheGenetieAlgoritllill, mainlyonitsParameters’(the
numberofgrouPs, therateofcrossPointandtherateofvariation)seleetion,
determinationandaddingtheBPfaetoretc.ByintegeringtheBPnetworks,
Parameters, weeanereatethegenetieeode.ThenweeanuseourimProvedGenetic
AlgorithmtodeterminetheBPnetworks’ ultimatelyParameter’value.Finall又using
theBParametef, weeanforeastandevaluatetheeandida)
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111.nh (5041442, 2010-05-03)
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