基于小波分析和RBF神经网络的铜价预测

提出一种非线性时间序列预测方法,即把小波分析结合RBF神经网络预测方法对非线性时间序列进行预测。对铜价的预测结果表明,该方法比单纯的小波预测或单纯的RBF网络预测精度高,可以很好的应用于某些非线性时间序列的预测中。     

基于RBF神经网络的直接模型参考自适应控制

大多数的现代被控对象均具有非线性的特性,使得采用传统的PI、PID控制很难取得较好的控制效果.人工神经网络,在一定条件下可以任意精度逼近任意非线性函数且具有较强的自学习、自适应、自组织能力.故将其应用于非线性严重的装置的控制,可充分发挥其非线性映射能力和自学习、自适应、自组织的能力,实现对非线性装置的高性能控制.相比于Sigmoid激发函数的BP神经网络,RBF神经网络具有更简洁的网络结构和更快的收敛速度且可避免收敛于局部极值点,使得RBF神经网络更适合于在线应用同时也具有更好的控制效果.本文采用RBF神经网络构成神经网络NN进行自适应控制.为进一步加快神经网络的学习收敛速度,本文采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,这可大大加快神经网络学习训练的收敛速度.本文对RBF神经网络直接自适应控制策略应用于非线性被控装置的控制进行了仿真研究,仿真结果表明,系统的动态响应快,超调小,稳态精度高,有较强的跟踪能力,具有较好的控制效果.     

基于Gaussian型RBF神经网络的一元函数逼近性能研究

为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力，编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络，并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例，分别用两种神经网络对其进行逼近．仿真结果表明，相对于传统BP神经网络而言，Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快，具有良好的逼近能力，为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段．     

RBF神经网络在小儿厌食症的辅助诊断中的应用

RBF神经网络是神经网络的一种,作为一种非传统、非线性、多变量的分析方法可应用于临床疾病的辅助诊断,其判别效果比传统的多元分析法要好。神经网络用于医疗诊断通过对已确诊病例的学习取得知识和经验,并按自联想推理产生诊断输出,这是一般的医疗专家系统作不到的。本文讨论RBF神经网络用于小儿厌食的辅助诊断和预测。     

一类非线性系统的RBF神经网络滑模控制及应用

针对一类模型不精确的非线性系统,提出了一种RBF神经网络与滑模控制策略。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数,且具有较强的自学习、自适应和组织能力。因此,将其与滑模变结构控制策略相结合,应用于非线性系统中。实验结果表明:其克服了传统滑模变结构控制中的振颤问题,同时,继承了滑模变结构控制所具有的快速性能好、鲁棒性强和抗干扰性能优良的特点。     

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。     

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。     

比较BP神经网络和RBF神经网络在基金净值预测中的应用

基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经网络和RBF神经网络对华夏成长基金进行实证分析,比较2种方法的预测精度.实证结果表明:RBF神经网络的仿真结果与真实值匹配程度较好,具有更高的预测精度.     

股票的GA-RBF预测模型

针对股票市场中价格序列是一个复杂的非线性动态系统,同时难以实现准确预测的问题,采用RBF神经网络方法,利用其较强的非线性处理能力进行股票价格预测研究,同时利用具有全局搜索能力的遗传算法对RBF神经网络进行优化研究,得到性能更加优越的神经网络模型.分别使用传统RBF神经网络和遗传算法优化后的RBF神经网络进行股票价格预测,实验结果表明:利用遗传算法优化后的RBF神经网络在网络的结构和逼近性能上都有明显改进和提高,能够有效地反映股票价格的波动特性,提高股价预测的准确性.该研究成果对股票市场规律的研究具有一定的参考价值和指导意义.     

基于RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络,仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定。     

基于神经网络的车轮运行状态的动态监控

在介绍神经网络的基础上，提出基于RBF神经网络的轮轨间滑行情况的动态监控的方法，包括神经网络类型的选用，RBF神经网络的建模方法，神经网络非线性仿真的特性，数据修正的方法，预测的具体过程等。     

非线性系统的RBF神经网络建模方法研究

RBF神经网络理论为非线性系统辨识提供了有力的工具。针对多数RBF神经网络原有算法的计算量大、学习速度慢等缺点,采用一种混合算法,仿真结果表明算法具有一定的有效性。     

基于RBF神经网络的粮食生产预测研究

提高中国粮食生产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题.对RBF神经网络的结构、特性和训练算法作了简要的概述.根据粮食产量与其影响因素之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了多因素非线性时间序列预测模型,并进行了仿真试验.结果表明,用RBF神经网络进行粮食生产预测得到了十分满意的结果.     

W-RBF神经网络模型在中药材价格预测中的应用

中药材作为一种特殊的农产品,其价格态变化过程呈现出高度复杂的非线性特征,增加了中药材价格预测的难度.通过研究影响中药材价格的主要因素,并在分析传统价格预测方法的基础上,针对中药材价格变化具有随机性、突变性和非线性的特点,通过小波和RBF神经网络结合构建一个中药材价格预测模型(W-RBF).采用W-RBF神经网络模型对白芍价格进行预测,并将预测结果与RBF神经网络模型预测结果做了比较.实验结果说明,W-RBF神经网络模型预测准确率明显提高,比RBF神经网络模型更具优越性.     

基于RBF神经网络模型的高校教育资源利用绩效评价决策支持系统

高校教育资源利用绩效评价的数学模型是一个高度非线性的黑箱模型,由于RBF神经网络收敛速度快,具有良好的非线性拟合能力,因此采用RBF神经网络模型进行高校教育资源利用绩效评价.研究了XML数据库的结构及功能实现方式,利用其方便、通用性强、文档结构明晰的优点来进行训练样本的存储;利用Matlab构建RBF神经网络,将神经网络与XML数据库相结合,开发出高校教育资源利用绩效评价决策支持系统.运行结果表明,通过这种方式搭建的高校教育资源利用绩效评价决策支持系统通用性高,泛化能力强.     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

基于改进差分进化算法的RBF神经网络优化方法

提出了一种新的RBF神经网络训练方法——改进差分进化算法,并用改进差分进化优化的神经网络对非线性系统进行逼近.采用改进差分进化算法对RBF神经网络的中心值、宽度和权值进行了优化.仿真实验结果表明,改进的差分进化算法具有比遗传算法更强的非线性系统逼近能力.     

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。