GA-Elman神经网络优化新策略：性能提升与局部最小值规避

"一种新颖的优化GA-Elman神经网络算法通过结合遗传算法（GA）与Elman神经网络，旨在解决传统Elman网络在处理非线性、动态和复杂数据时可能出现的识别精度和操作效率问题。该算法通过优化连接权重和阈值，防止网络陷入局部最小值，并提升训练速度和成功率。此外，它还利用遗传算法优化隐藏层结构，解决确定神经元数量的挑战。与以往的研究不同，这个创新的GA-Elman算法采用了混合编码，即连接权重实数编码，隐藏层结构也实数编码并附加二进制控制基因，实现同时优化连接权重和隐藏神经元数量，从而显著提升了算法性能。初步的实验结果显示，该新型GA-Elman算法在所有计算指标上都表现出优越性。" Elman神经网络是一种递归神经网络，它在处理时间序列数据时表现出了优秀的性能。它的核心特点是包含一个内部状态（或称为“上下文单元”），能够捕捉到先前时间步的信息，从而更好地理解和预测动态变化的模式。然而，Elman网络基于反向传播（BP）算法进行学习，继承了BP的一些缺点，如容易陷入局部最优，训练速度慢，以及对初始参数敏感等问题。 遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，它通过模拟自然选择和遗传过程来搜索解决方案空间。在本文中，GA被用来优化Elman神经网络的连接权重和阈值，这有助于网络跳出局部最小值，提高训练效率和泛化能力。同时，GA也被应用于调整隐藏层的神经元数量，这是一个通常需要经验和试错来确定的重要参数。 在提出的novelGA-Elman算法中，连接权重使用实数编码，这样可以连续地搜索最优解，而隐藏层的结构也用实数编码并结合二进制控制基因，使得网络结构的优化更加灵活。这种混合编码策略使得算法能同时优化权重和网络结构，避免了传统方法中单独优化某一因素可能带来的局限性。 通过三个实验，novelGA-Elman算法的性能得到了验证，它在各种计算指标上都表现出优于传统方法的结果。这表明，这种新颖的优化策略能够有效地提高神经网络在处理复杂任务时的性能，为未来在非线性系统识别、动态数据分析等领域提供了更高效、更稳定的解决方案。