并行GA_ANN预测模型研究

遗传算法GA与人工神经网络ANN相结合的GA_ANN预测模型,在解决大规模问题时,训练模型产生的巨大计算量会导致相当耗时。利用gprof工具剖析出GA_ANN模型的瓶颈所在,并基于OpenMP多线程技术设计出一种并行方案。实验结果表明随着种群规模、繁殖代数以及ANN训练次数的增加,粗粒度的策略结合一定数量的线程能够获得理想的加速比。

基于遗传神经网络的DEM空间内插法研究

在总结传统DEM空间内插方法的基础上，提出了基于遗传神经网络的空间内插新方法。并结合实例详细讨论了整体遗传神经网络内插法,剖分遗传神经网络内插法和组合遗传神经网络内插法。最后指出了三种方法的优缺点及适用条件。