基于遗传神经网络的科研项目经费预算方法 (2014年)

针对科研经费预算准确性与实用性无法兼顾的难题，提出基于遗传神经网络的科研项目经费预算方法。分析了科研项目经费构成及影响预算的关键因素，建立了影响因素的量化表达式，将量化结果作为输入，项目经费预算结果作为输出，利用遗传算法优化BP(Back Propagation)神经网络的权值和阈值，通过训练遗传神经网络预测模型建立输入与输出之间的非线性关系。运用预算实例对预测方法进行了有效性验证。仿真结果表明该方法有较高的预测准确性。