RBF网络在图书馆流通量预测中的应用

根据径向基函数(RBF)网络的理论以及图书馆流通量影响因素,提出了基于RBF网络预测图书馆流通量的模型,利用图书借阅的原始统计数据对该模型进行了计算,指出该算法用于预测图书馆流通量是可行和有效的,具有一定的应用参考价值.     

浅论利用Elman神经网络实现图书流通量预测

图书流通量是评价图书馆工作的重要指标。为解决图书流通量预测问题,提出基于反馈神经网络Elman网络的预测模型。结合历史数据进行MATLAB仿真,结果表明,该方法可以完成预测功能。     

径向基函数网络(RBF)在股市预测中的应用

如何对股票价格进行预测是投资者所关注的内容。利用RBF神经网络对股票价格进行预测,将反映股票价格的开盘价、收盘价、最高价、最低价作为神经网络的输入变量,利用RBF神经网络自适应算法对网络进行训练,建立起神经网络模型。研究表明,该方法具有一定的预测能力。     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用

节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点。该文采用了T－S型模糊RBF网络,提出了一种新的推理模型。该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习。实验应用表明,该方法具有快速、准确性较好的特点。文中还给出了比较结果。     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

RBF神经网络主成分分析法在交通量预测中应用

文章基于径向基函数(RBF)神经网络应用于交通量预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降这一问题,提出了一种改进的RBF神经网络主成分分析法。用实例证明,该方法在模拟预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好的效果。     

油气悬挂输出力特性RBF网络预测研究

通过对某装甲车的油气悬挂进行试验测试,得到不同温度下的位移响应、速度响应及输出力响应的时间序列.利用所得的试验数据,应用RBF网络建立该型油气悬挂的非参数化模型,然后通过该模型对油气悬挂的输出力特性进行预测,并与BP网络得到的数据比较.结果表明:RBF网络不但具有很好的泛化能力,而且具有更快的预测速度.在此基础上,开发了油气悬挂输出力特性的RBF网络预测平台,在输入响应振幅、频率和工作温度的情况下,就可便捷有效地预测悬挂整个周期的输出力特性.     

基于RBF网络的金融时间序列预测

RBF网络是一种新颖有效的前向型神经网络,它通过非线性基函数的线性组合实现从输入空间RN到输出空间RM的非线性转换,特别适合于非线性时间序列如股票市场等金融系统的预测.本文以中集集团的实际收盘价作为预测对象,提出基于RBF网络的个股价格预测模型,仿真实验表明,该模型对于个股价格的短期预测是可行有效的.     

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法，以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。     

基于RBF神经网络的砂土液化预测

通过分析砂土液化成因及其影响因素,建立了砂土液化预测RBF网络模型,并与BP网络预测模型进行比较。测试结果表明,应用RBF网络模型对砂土液化进行预测,预测效果好,识别精度高．     

RBF神经网络在有效灌溉面积预测中的应用

针对有效灌溉面积预测是一个复杂和不确定性的系统，采用RBF神经网络建立有效灌溉面积预测模型，具有结构自适应、局部泛化能力强、收敛速度快等特点。仿真结果表明，该模型具有较高的预测效果，相对于传统模型具有较好的预测精度和良好的自适应性。     

基于RBF神经网络的Web服务QoS短期预测

针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函数建立QoS预测网络模型,通过计算机仿真验证了RBF神经网络在Web服务QoS预测中是可行且有效的。     

改进RBF神经网络在降水量预测中的应用

采用遗传算法对RBF网络的隐层节点中心值和宽度进行优化,用梯度下降法求出权值.将其应用于降水量预测中,取得较为满意的结果,证明该算法的有效性.     

RBF神经网络在安徽省固定资产投资总额预测中的应用

利用先进的径向基函数(RBF)神经网络,对安徽省固定资产投资进行了实证预测研究.结果表明,利用RBF网络建立的固定资产投资预测模型经过训练后,可得到较精确的预测结果,并具有较强的适应性.     

RBF神经网络及其在液化气生产数据预测中的应用

针对化工生产中响应值测定滞后的问题，应用径向基函数(RBF，Radial Basis Function)神经网络建立生产数据预测数学模型．将该模型用于液化气生产数据预测，处理结果相对误差均小于5％，表明该模型预测效果良好．     

RBF网络在电喷发动机故障诊断中的应用

阐述了神经网络的模型、算法和分类,利用电喷发动机实测数据作为学习样本,采用径向基函数神经网络建立发动机的故障诊断模型,通过该模型对电喷发动机的参数进行了辨识,表明RBF网络学习速度很快,适于在线实时监测与诊断.     

FKCN优化的RBF网络在降水量预测中的应用

旱涝灾害的预测预报是目前世界上公认的难点问题之一,它不仅具有重要的现实意义,同时在理论上也是一个典型的非偏差时间序列预测问题.而降水量是影响旱涝灾害的一个重要因素.该文采用FKCN优化的RBF网络对安徽省蚌埠市汛期的降水量进行了预测,针对降水数据的特点,提出了一种简单有效的数据预处理方法,取得了较好的实验结果.     

基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究

针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.     

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