基于IFA优化RBF神经网络的短时交通流预测模型

针对短时交通流不确定性极强引起的预测结果精度低的问题,提出一种改进萤火虫算法(IFA)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型(IFA-RBF).该模型通过引入线性递减惯性权重和混沌机制,来改进FA后期存在的易陷入局部极值和种群多样性匮乏的不足,利用IFA优化RBF神经网络的连接权重和基函数宽度,以提升RBF神经网络的短时交通流预测精度.实验结果表明,与Elman、BP、RBF和FA-RBF模型相比,构建的短时交通流预测模型(IFA-RBF)具有更高的预测精度,预测值与实际值拟合度较高.     

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。     

基于改进萤火虫算法优化BP神经网络的路网速度分布预测

浮动车数据的挖掘是目前交通领域广泛使用的研究手段之一,基本的BP神经网络也多被用于交通流的预测研究。本文引入小波变换将低频信号和高频信号进行分解和重构,结合改进萤火虫算法寻优速度快、收敛率高的特点对基本的BP神经网络进行优化,构建了路网交通流速度的预测模型。利用城市路网浮动车真实数据对模型进行训练并通过测试数据对模型预测结果进行实证分析,证明模型对特定时刻路网交通流速度预测的准确性相比于基本BP神经网络算法有46.56%的提升,对路网24h内交通流速度预测的稳定性有39.08%的提升。     

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.     

基于混沌神经网络的交通流预测算法

为提高 RBF 神经网络的交通流预测精度,提出基于混沌-RBF（Chaos-RBF,C-RBF）神经网络的交通流预测算法,该算法首先计算混沌相空间的嵌入维数和嵌入延迟,构造得到的相空间向量作为 RBF 神经网络的输入,其相空间次邻向量作为期望输出值,滚动训练得到神经网络的权值,然后以实际交通流作为输入,经由网络计算得到预测值。仿真结果表明该算法相比于 RBF 神经网络,预测精度提高 96%,证明了该算法的有效性。     

一种有效的交通流预测法在城市电梯中的应用

一种好的电梯群控系统交通流预测方法,能够为电梯群控调度算法的进一步研究提供依据,实现电梯的优化调度.该文针对电梯系统的交通流问题,提出了将小波与基于径向基(RBF)函数的神经网络相结合的小波神经网络(WNN)预测方法,对现有电梯系统交通流进行预测,并通过仿真研究,验证该方法的可行性和有效性,为电梯群控系统的调度奠定了基础.     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性     

基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测

针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。     

基于改进人工蜂群算法的大青杨晚材率预测

为了更加准确地预测人工林大青杨(Populus ussuriensis)晚材率,通过对标准人工蜂群算法(artificial bee colony, ABC)的蜜源更新公式进行改进,提出了分段式蜜源搜索半径公式,并用改进的人工蜂群算法(AABC)对径向基(radial basis function, RBF)神经网络的初始参数进行优化,提出一种基于改进的人工蜂群算法和径向基神经网络算法结合的预测模型,并与粒子群(partical swarm optimization, PSO)优化的RBF神经网络预测结果进行对比。结果表明:传统的RBF预测模型不仅收敛速度慢,而且预测精度不高。基于改进的ABC算法优化RBF神经网络预测模型整体比PSO优化的效果相对较好,收敛速度从42步提升至28步,预测的平均相对误差从2.54%降低到0.95%。可见对ABC算法的改进是可行的,而且提高了晚材率预测的精度。     

蝴蝶优化算法对大青杨生长速率预测模型的改进

为提高大青杨生长速率的预测精度,提出一种基于改进的蝴蝶优化算法（Improved Butterfly optimization algorithm,IBOA）与径向基函数（Radial basis function,RBF）神经网络结合的预测木材材性方法。通过使用佳点集法对标准蝴蝶算法中的种群进行初始化,将自适应切换频率和Levy飞行相结合进一步优化人工蝴蝶算法。构建出了新的IBOA-RBF神经网络木材材性预测模型,将得到的结果与其他几种算法优化的RBF神经网络预测结果进行对比。结果表明：基于IBOA-RBF神经网络模型预测效果最好,收敛速度从37步降低到了23步,预测结果误差达到了5.72%,预测精度最高。可见,对蝴蝶算法的改进是可行的,且对相关人员定向培养大青杨起到较大的帮助。     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

RBF网络在交通流模型辨识中的应用

利用径向基函数 (RBF)人工神经网络来逼近已知的交通流非线性解析模型 ,讨论了高速公路交通流模型的辨识问题。提出了一种带反馈的 RBF网络模型 ,讨论了其训练算法。算法分两步实现 ,第一步利用一种改进的聚类分析方法确定隐层节点核函数的中心点 ,第二步用最小二乘法确定从隐层到输出层的连接权。最后将训练好的网络模型和给定的解析模型同时进行仿真计算 ,得出了当某路段出现突发性交通事故时交通流密度和平均速度的变化曲线。仿真结果说明 RBF神经网络模型的训练速度快和辨识精度还是令人满意的     

基于在线支持向量回归算法的短时交通流预测

实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短.     

基于RBF的碟式太阳能集热器温度预测研究

影响碟式太阳能集热器出口温度的因素较多,采用传统数学方法模拟较为复杂.利用RBF神经网络建立碟式太阳能集热器出口温度预测模型,为提高RBF的预测精度和学习效率,采用最近邻聚类算法选取基函数的中心,应用实际数据进行网络训练,网络预测结果较为准确.将本算法与传统的RBF神经网络进行仿真预测对比,本算法的结果和算法学习效率都要好于传统的RBF神经网络,验证了该算法的可行性和有效性.     

结合时间注意力机制的Bi-GRU-Atten的短时交通流预测

为使用深度学习模型预测未来高速公路交通流的情况,利用双向门控循环单元算法（Bi-GRU）从双向传播中提取信息,充分学习到历史交通流的时间相关特征,同时采用注意力机制通过正确分配权重来区分交通时间序列的重要性,进一步提高预测的计算效率。采用开源高速公路数据集对模型进行验证,结果表明：与递归神经网络算法、长短期记忆网络算法、双向长短期记忆网络算法,以及没有结合注意力机制的双向门控循环单元算法相比,本文所提算法在计算效率和预测精度方面更优,可以用于短时交通流的预测。     

基于改进RBF神经网络的美元指数预测

首先介绍了RBF神经网络的原理.然后叙述了RBF神经网络的正交最小二乘算法,针对此算法在选择网络宽度上的不足,在原算法的基础上提出一种改进算法,该算法通过优化网络的宽度,提高了网络对时间序列逼近的准确度.对美元指数进行预测,预测结果表明改进的算法有良好的性能.     

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.     

基于PSO-RBF的边坡安全系数预测

传统的径向基函数(RBF)神经网络在边坡稳定性预测中已经得到了广泛的应用,但由于其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对收敛性产生影响.故引入粒子群算法(PSO)对RBF神经网络进行优化,利用其全局搜索能力对RBF神经网络的隐含层基函数中心值、宽度以及隐含层至输出层的连接权值进行参数寻优,建立了基于PSO-RBF的边坡安全系数预测模型.以114组边坡数据为训练样本,8组边坡数据为测试样本,结果显示基于PSO-RBF网络预测结果的最大误差为7.36%、最小为0.18%、平均误差为3.77%,而基于单纯RBF网络的预测结果的相应误差分析别为11.04%、1.34%、6.19%.可以看出,前者的预测结果明显优于后者,表明经粒子群算法优化后的RBF在预测精度上有了明显的提高.     

基于时空特性的短时交通流预测模型

根据交通流的历史周期性和空间相关性,文中综合SARIMA模型在历史周期性预测上的优势和RBF模型在空间相关性预测上的优势,提出了SARIMA-RBF模型.该模型采用SARIMA模型通过历史数据预测下一时刻的交通流,然后将预测值与该点上下游关联的交通流数据相结合,采用RBF神经网络模型得出输出值,并将该输出值作为SARIMARBF模型对下一时刻交通流的预测结果.实验结果表明,该模型因同时考虑了交通流的历史周期性和空间相关性,相比SARIMA模型和RBF模型具有更好的交通流预测效果.     

基于量子免疫的RBF神经网络在上市公司财务预警中的应用

针对传统的RBF神经网络财务预警模型难以解释变量之间的因果关系,使得训练时间增加、训练精度下降等缺陷,该文提出了一种基于量子免疫的改进的RBF神经网络的财务预警模型.该模型通过改进的量子免疫算法对RBF神经网络的连接权值进行优化,将连接权,隐节点中心以及宽度编码为基因,构成抗体,然后通过遗传迭代使网络参数逐步优化,最终达到最优结果.详细阐述了算法的实现过程以及利用量子免疫算法改进RBF神经网络财务预警模型,然后,分别采用改进RBF神经网络法、传统RBF神经网络法及Logistic回归模型进行实证对比分析,实证证明了改进RBF神经网络模型预警的准确性有较大提高.