遗传算法优化的BP神经网络在工业经济预测中的应用

"基于遗传BP神经网络的工业经济运行指标预测方法，利用遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，提高预测准确性，应用于工业总产值和工业用电量预测，为宏观决策提供支持。" 本文主要探讨了如何运用遗传算法优化的BP神经网络模型对工业经济运行指标进行预测，以解决传统BP神经网络模型存在的陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。遗传算法借鉴生物进化原理，通过选择、交叉和变异操作，寻找全局最优解，增强模型的搜索能力和鲁棒性。 BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用的人工神经网络，它通过反向传播的方式调整网络的权重和阈值，以最小化预测误差。然而，BP神经网络在训练过程中可能存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，这限制了其在复杂问题预测中的应用。为了改进这些问题，作者提出了结合遗传算法的解决方案。 遗传算法首先生成初始种群，每个个体代表一组可能的权重和阈值参数。通过适应度函数（fitness function）评估个体的性能，然后进行选择、交叉和变异操作，形成新的种群。这一过程反复进行，使得种群逐步进化，最终找到更优的权重和阈值组合。这种优化后的BP神经网络能更有效地避免局部极小值，提高预测精度。 在实际应用中，以宁夏工业经济为例，该遗传BP神经网络模型被用来预测工业总产值和工业用电量。与传统的BP神经网络模型相比，遗传优化的模型在预测工业经济运行指标的趋势上表现出更高的准确性。这样的预测结果可以为政府和企业的宏观决策提供更为可靠的数据支持，有助于工业经济的健康、可持续发展。 通过对工业经济运行指标的科学预测，政策制定者可以更好地了解经济发展的走向，及时调整政策，控制节能减排的压力，确保工业经济的稳定增长。遗传算法优化的BP神经网络模型为定量分析和预测经济指标提供了一种有效工具，为未来的经济研究和实践提供了新的思路和方法。 关键词涵盖了工业经济、运行指标、遗传算法和BP神经网络，强调了在经济预测中跨学科技术的应用，尤其是遗传算法在优化神经网络预测性能方面的优势。这种方法对于应对复杂经济问题和不确定性具有重要的理论和实践价值。