利用遗传神经网络技术对地震预测的研究.pdf

1、目前，地震的预测是时间序列研究领域中的一个非常重要的课题。因为造成地震的因素很多，所以比较难建立实际的物理模型。神经网络技术在构造和预测未知对象模型方面有比较独特的优势，在预测领域得到了非常广泛的应用，本文探讨了地震时间序列分析方法和理论，把遗传神经网络应用于地震预测中，并应用MATLAB实验证明了其有效性。
　　 本文介绍了地震时间序列并分析了各种时间序列预测的模型，说明了遗传神经网络应用于地震时间序列的优势，叙述了神经网络技

2、术的发展以及神经网络应用于非线性预测的现实状况，介绍了人工神经网络中比较经常使用到的BP网络的结构、模型以及算法的改进和基于遗传算法的基础步骤和实现技术，并简单介绍了MATLAB工具箱。
　　 分析了遗传算法和BP神经网络的特性, 因为在网络中网络的结构和最初的权值对预测精度的影响特别大，所以使用遗传算法优化神经网络的初始权值,克服BP算法容易陷入局部极小点，收敛速度慢的缺点，使得预测在比较合理的情况下运行。
　　 最后