基于遗传算法优化BP神经网络的风速预测
本文研究了基于遗传算法优化BP神经网络的风速预测模型，解决了机械式风速计的摩擦问题。在 BP 神经网络中，使用电流、接触摩擦力、接入阻值作为网络的输入，风速值作为网络的输出。通过遗传算法优化 BP 网络的初始值，得到极值风速，扩大了风速计的测量范围。同时，该研究还解决了 BP 网络学习时间长和易陷入局部极值的问题。
BP 神经网络是反向传播学习的网络，通过算法连续多次的搜寻，使实际值和期望值的差值均方差降到最低。BP 神经网络包括输入层、隐藏层和输出层， 其函数表达式为 x = f(x) 和 y = f(y)。然而 BP 神经网络也有自己本身的局限性，一方面它的学习速度基本固定不变、需进行很多次学习才能够收敛，另一方面没有办法使网络每一次都收敛到最小点。
遗传算法是效仿物种生存的一种算法，经由一代代的寻优操作来繁殖种群的个体。该算法中问题参数的编码是基因，由基因片段中所携带的数据来表示，各个结构上面的不同位置就是基因的信息。遗传算法的基本步骤包括编码、初始群体的生成、适应度评估、选择、交叉等。
本研究的主要贡献在于提出了基于遗传算法优化 BP 神经网络的风速预测模型，解决了机械式风速计的摩擦问题，扩大了风速计的测量范围，并解决了 BP 网络学习时间长和易陷入局部极值的问题。该研究的结果对风速预测和 BP 神经网络优化有重要的理论和实践意义。
知识点：
1. BP 神经网络的结构和工作原理
BP 神经网络是一类反向传播学习的网络，其基本思想是通过算法连续多次的搜寻，使实际值和期望值的差值均方差降到最低。BP 神经网络包括输入层、隐藏层和输出层， 其函数表达式为 x = f(x) 和 y = f(y)。
2. 遗传算法的原理和应用
遗传算法是效仿物种生存的一种算法，经由一代代的寻优操作来繁殖种群的个体。该算法中问题参数的编码是基因，由基因片段中所携带的数据来表示，各个结构上面的不同位置就是基因的信息。
3. 基于遗传算法优化 BP 神经网络的风速预测模型
本文研究了基于遗传算法优化 BP 神经网络的风速预测模型，解决了机械式风速计的摩擦问题，扩大了风速计的测量范围，并解决了 BP 网络学习时间长和易陷入局部极值的问题。
4. 机械式风速计的摩擦问题
机械式风速计的摩擦问题是指风速计在测量过程中受到的摩擦力对测量结果的影响。本研究提出了基于遗传算法优化 BP 神经网络的风速预测模型，解决了机械式风速计的摩擦问题。
5. BP 神经网络的局限性
BP 神经网络也有自己本身的局限性，一方面它的学习速度基本固定不变、需进行很多次学习才能够收敛，另一方面没有办法使网络每一次都收敛到最小点。
6. 遗传算法在 BP 神经网络优化中的应用
遗传算法可以应用于 BP 神经网络的优化，以解决 BP 网络学习时间长和易陷入局部极值的问题。本研究提出了基于遗传算法优化 BP 神经网络的风速预测模型，解决了机械式风速计的摩擦问题，扩大了风速计的测量范围，并解决了 BP 网络学习时间长和易陷入局部极值的问题。
