基于径向基神经网络的集装箱量预测模型

提出了一种利用RBF神经网络算法对港口集装箱量进行预测的模型,并应用此模型对上海港集装箱运量进行了仿真及示例分析,同时与BP神经网络预测方法进行了比较．结果表明,运用RBF神经网络进行预测,具有较快的运算速度和较高的精度,并有很好的预测能力和应用价值．     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

混沌参数优化RBF算法的震前ENPEMF信号强度趋势预测

提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数值仿真结果表明,改进的RBF算法可以较为准确地预测Rossler混沌时间序列且误差较小.将优化的RBF模型应用于芦山Ms7.0级地震前ENPEMF数据,可以有效预测震前14d的ENPEMF数据强度趋势,且预测效果及精度优于传统RBF神经网络算法,期望为地质灾害及强震前的电磁监测分析提供支持.     

基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法，并将其应用到股票价格预测，同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明，相比于传统的RBF神经网络算法，菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。     

一种基于改进型RBF神经网络的非线性时间序列预测模型

RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模型非常适合非线性时间序列的预测,是可行的、精准的、有效的.     

基于PSO-RBF监测预测模型的电力电子电路

针对现有电力电子电路故障状态预测技术的不足,提出将电路特征性能参数与粒子群算法(PSO)优化的径向基函数(RBF)神经网络相结合,对电力电子电路进行故障状态监测预测.以电源电路中Buck电路为例,选择电路输出电压作为监测信号,提取输出电压平均值及纹波电压值作为电路特征性能参数,并利用改进后的RBF神经网络实现状态预测.结果表明,利用PSO改进后的RBF神经网络对电路输出平均电压和纹波电压的预测比单纯RBF神经网络预测的结果更加精准,能够跟踪电源电路状态特征性能参数的变化趋势,有效实现电力电子电路状态监测和预测.     

RBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性.     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。本文研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中。仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值。     

多跳频信号参数单通道盲估计算法

为了支撑跳频(FH)网台分选、支援干扰及信息恢复等任务,在单通道条件下,提出一种基于起跳时刻(SHT)序列检测分选的多跳频信号参数盲估计算法,并实现了异步网台频率自动分选．首先总结了三类侦察场景截获样本起跳时刻序列的理论分布,推导了基于起跳时刻序列分选结果的跳频信号时域参数理论表达;然后通过一种改进的谱熵算法,结合设计的自适应门限,实现对起跳时刻序列的准确检测/提取,据此将截获样本划分为若干频率驻留期(FRT),通过快速傅里叶变换(FFT)结合魏格纳-威利分布(WVD)实现了频率驻留期内频率分量的准确估计;接着充分利用跳频信号频域跳变属性,通过对相邻频率驻留期内频率分量进行跳频检测,实现起跳时刻序列分选,为各跳频信号时域参数盲估计提供了数据支撑;最后总结了所提算法完整流程．理论分析结合蒙特卡罗仿真结果表明：所提算法对不同跳频组网方式均具适应性,估计精度高,计算简单．     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.     

非线性、大滞后系统神经网络辨识研究

基于神经网络的非线性、大滞后系统辨识是当前研究的热点之一,介绍了神经网络辨识的基本原理,研究了BP与RBF神经网络两种典型网络的设计和算法,最后通过MATLAB进行了仿真分析与比较。仿真结果表明:一致性方面RBF优于BP神经网络,RBF神经网络收敛速度更快,辨识效果更好;泛化性能方面RBF网络较差,不如BP网络。由此得出两种网络各自的优缺点,在实际应用中可以此作为神经网络模型辨识的参考。     

基于ROLS的径向基函数神经网络实现数字调制自动识别

针对径向基函数(RBF)神经网络和统计模式识别的特点,提出利用递归正交最小二乘法(ROLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明,利用ROLS算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择,从而大大减少了网络的训练样本数和训练时间,提高了网络的识别性能。     

一种基于径向基函数神经网络的语音降噪方法

采用径向基函数神经网络在时域上对含噪语音信号进行降噪处理.针对语音信号的短时平稳性以及噪声的随机性,对语音信号进行分帧预处理;用分帧后的纯净语音信号作为径向基函数网络的教师信号,并利用Matlab神经网络工具箱设计和训练网络.实验结果表明,径向基函数网络作为语音信号滤波器,可有效地抑制语音信号中的白噪声,具有良好的降噪性能.     

基于AQPSO算法优化的RBF网络模型及应用研究

提出了自适应量子粒子群优化(adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO)算法,用于训练RBF(radial basis function)网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改进了RBF网络的泛化能力.利用上证指数数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在股票数据预测中具有一定的实用价值.     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于RBF神经网络的变压器故障诊断及MATLAB仿真研究

研究应用RBF神经网络进行变压器故障诊断,以提高变压器故障诊断率。分析了径向基函数神经网络的结构和工作原理,设计一个诊断变压器故障的三层径向基网络。通过采用MATLAB进行仿真实验,结果表明RBF神经网络是一很强的分类器,能够有效的对变压器故障进行诊断。