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相似文献
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1.
基于RBF神经网络的冠心病识别模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷,提出以RBF神经网络为识别模型,采用最近邻聚类学习算法,建立一种冠心病模式识别诊断系统.仿真实验表明,该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合,具有预测识别率高的优点,可作为该病诊断的一种有效的辅助手段.  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络(RBF)进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度.根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0.14和1.12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径.  相似文献   

4.
RBF神经网络在股市趋势预测中的应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
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。  相似文献   

5.
本文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心,接着应用递推最小二乘法训练网络的权值。通过现场采集数据对该模型进行仿真,其实验结果表明,该模型具有较好的学习能力和泛化能力,为烧结终点的预测提供了一种新的解决方法。  相似文献   

6.
利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络采预测结构初期损伤对整体的影响,可以有效地判断结构的稳定性.由于神经网络可以通过对样本的反复学习来反映整体结构复杂的非线性演化关系,其预测精度可以满足要求.RBF神经网络作为一种性能良好的前馈网络,具有更好的逼近能力和全局最优特性.本文通过有限元计算得出样本作为基础,采用RBF神经网络建立初期损伤的预测系统,通过最近邻聚类学习算法实行整体结构预测,这种研究思路具有结构简单、学习速度快、预测精度高的特点,网络的外推能力也较强,计算效率明显优于传统方法.本系统采用Fortran语言编写,最后通过一个实例说明本系统的有效性及实用性.  相似文献   

7.
针对利用光纤多峰布里渊散射谱解决光纤传感技术中温度和应变同时检测不能获得精确的拟合曲线的问题,将基于K-means聚类方法的RBF神经网络应用到光纤多峰布里渊散射谱的数据拟合中.首先论述了径向基(RBF)神经网络和基于K-means聚类方法的理论知识;其次利用RBF神经网络算法进行数据拟合,得出不同扩散速度影响数据的拟合精度,但是拟合曲线的光滑度和精度不能同时得到保证;最后,采用基于K-means聚类方法的RBF神经网络进行数据拟合,获得了较为准确的拟合曲线,均方误差较小.  相似文献   

8.
针对KNN算法在处理推荐系统由稀疏性问题所造成的计算复杂度较大以及评分估计值有误差等问题,本文提出了K-Means聚类中心最近邻推荐算法,首先对初始数据集进行聚类运算,然后找出数据集的聚类中心;其次寻找每个用户所属的聚类中心,将聚类中心代替目标用户放入KNN算法中寻找用户的最近邻;最后做出评分预测.同时又考虑到目标用户与聚类中心对预测评分值的影响,在KMeans聚类中心最近邻推荐算法的基础上进行改进,提出了加权的思想.算法在Movielens数据集上进行实验,实验结果表明,推荐算法评分预测的精确度得到显著提高,而且加权之后的改进算法达到了更好的精确度.  相似文献   

9.
旋转机械故障诊断中的改进型RBF神经网络算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于最近邻聚类学习算法的改进型RBF神经网络模型,并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中.应用结果表明,改进型RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性.  相似文献   

10.
提出了一种基于流形分析与近邻传播(AP)算法的径向基函数(RBF)神经网络分类算法.通过流形分析算法对数据集进行初步处理,然后通过指数函数调整相似度矩阵,再重新进行AP聚类,在此基础上构造RBF神经网络分类器,通过拟合正确率来判断算法是否收敛,并对分类结果运用FMI指标进行评价.实验结果表明:改进算法中RBF网络隐节点数普遍得到增加,使得RBF神经网络拟合精度得以提高;从分类结果可以看出该算法对训练数据集都获得了很好的拟合正确率,对测试数据集也获得了较高的测试正确率.  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.  相似文献   

13.
为提高船舶航迹航速预测精度,提出一种模块化神经网络MNN(modular neural network)船舶航迹航速预测方法。首先,利用归一化互信息与专家知识确定预测目标的辅助变量从而分解任务;然后,将RBF(radial basis function)神经网络和Elman神经网络用于子网络搭建,使用减法聚类算法确定初始子网络结构,在此基础上提出误差反馈方法将RBF神经网络训练的最大误差所对应的样本作为隐含层新增神经元并通过粒子群算法PSO(particle swarm optimization)优化RBF神经网络学习参数,运用性能函数动态调整Elman神经网络隐含层神经元数目以此构造模块化神经网络对目标进行预测;最后,实验结果表明模块化神经网络预测精度与网络结构均优于传统BP与RBF神经网络,证明了所提方法的有效性。  相似文献   

14.
采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。  相似文献   

15.
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.  相似文献   

16.
针对目前预测模型精度低的问题,提出将主成分分析、聚类分析用于RBF神经网络预报建模,从而克服大样本数据提取的困难,使得指标的选取能更全面地反映状况,有效地缩减RBF网络的输入节点数并提高模型的预报精度。利用MATLAB的神经网络工具箱,实现了神经网络训练和仿真验证。仿真结果表明,该模型有较高的预报能力。提出的基于主成分分析和聚类分析的RBF网络预报模型---PCR模型为研究预报提供了一个新的思路和方法,并为其他领域的建模研究开阔了思路,具有一定的理论价值和的应用价值。  相似文献   

17.
基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型   总被引:5,自引:1,他引:5  
针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.  相似文献   

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