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.     

节假日高速公路短时交通流预测

针对高速公路愈加拥堵问题,提出了一种新的高速公路交通流预测方法,采用改进萤火虫算法优化RBF神经网络进行求解,结合历史节假日高速公路交通流数据进行训练和预测,与RBF神经网络预测结果进行对比,改进萤火虫算法优化RBF神经网络具有更好的预测结果,能够为高速公路管理中心提供稳定可靠的数据来源,为交管部门合理诱导疏散,缓解交通拥堵提供有效的技术支持。     

青年闸灰场灰坝加高渗流与稳定分析

文章对灰场粉煤灰材料、初期坝体材料和粘性土材料的工程特性进行了分析评价;采用有限元方法对电厂贮灰坝加高渗流与稳定性进行研究,揭示了贮灰坝渗流场和贮灰坝边坡稳定性规律,为灰坝的设计、施工、运行提供可靠的依据。     

三亚地区电离层foF2的混沌特性分析及其预测研究

利用三亚台站2013年电离层foF2观测数据,讨论了电离层foF2的混沌特性及其预测.采用改进的C-C算法确定时间延迟和嵌入维数,计算最大李雅普诺夫指数,定量地印证foF2时间序列具有混沌特性.基于RBF神经网络的方法对foF2参量进行短期预报,并将预报结果与Volterra模型、IRI模型和实测数据进行对比.结果表明,采用RBF神经网络法可成功预测foF2的变化,相比于国际参考电离层模型有较大提高,较Volterra模型也有一定提升.在一定时间尺度内,RBF神经网络预测结果较为准确,预测误差较小,超出该预测范围,预测效果将变差.     

RBF主成分分析法在电源车数据预测中的应用

采用主成分分析与RBF神经网络相结合的方法对某型电源车数据进行了预测,同时还对RBF神经网络主成分分析法与全要素RBF神经网络分析法进行比较,结果表明RBF神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点.     

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.     

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.     

径向基神经网络的瓦斯水合物相平衡预测

瓦斯水合物生成是复杂的结晶过程,获取不同组分和浓度的瓦斯水合物相平衡等热力学参数对水合物技术的应用具有非常重要的意义.针对瓦斯水合物相平衡条件,确定了RBF神经网络的输入、输出向量,建立了RBF神经网络瓦斯水合物相平衡预测模型,并用实验数据进行了验证.结果表明,该模型对瓦斯水合物相平衡的预测具有计算精度高、速度快等优点.RBF神经网络研究为瓦斯水合物相平衡预测提供了一种新途径.     

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.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.     

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.     

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RBF神经网络的烧结终点预测模型

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。     

P-C-R模型构建及应用

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。     

基于RBF神经网络预测的MMSE控制

为了降低过程干扰造成的生产过程波动,研究了一种基于径向基(RBF)神经网络预测的MMSE控制器.首先,采用基于k-聚类学习算法的3层优化径向基网络结构,预测过程干扰时间序列,在此基础上设计MMSE控制器,将其作为EPC过程调整策略,应用于一个化工生产过程的SPC与EPC集成控制系统.然后,采用SPC控制图监测经上述MMSE控制器调整后过程输出并与传统MMSE控制器调整后的过程输出作比较.结果表明,径向基(RBF)神经网络可提高过程干扰预测精度,改进MMSE控制器的控制性能,减小过程波动,提升SPC与EPC集成控制的能力.     

基于 HABC-RBF 神经网络的蒸汽驱预测方法

为解决蒸汽驱开发效果预测精度低和时间长的问题, 提出了一种改进人工蜂群算法和 RBF(Radial Basis Function)神经网络相融合的预测方法。 该方法应用种群最优解修改雇佣蜂解和观察蜂解的搜索方程, 借鉴差 分进化算法思想, 完成对种群最优解和个体搜索解随机扰动, 采用混合编码优化 RBF 神经网络参数。 以辽河 油田齐 40 块为例进行了试算, 结果表明, 该方法对蒸汽驱开发效果预测具有较好的非线性拟合能力和较高的 预测精度。     

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。     

蚁群算法优化RBF神经网络的网络流量预测

传统RBF神经网络在网络流量预测过程中存在收敛速度慢、极易出现局部最优等缺点,从而导致预测精度低。采用蚁群算法优化RBF神经网络参数来进行网络流量预测。利用蚁群优化算法来训练RBF神经网络的基函数宽度和中心,简化网络结构,加快收敛速度,防止局部最优的出现,改善RBF神经网络的泛化能力。实验结果表明,相对于GA-RBF以及PSO-RBF流量预测模型,模型预测准确度更高,能够很好地描述网络流的变化规律。具有泛化能力强、稳定性良好的特点,在网络流量预测中有一定的实用价值。     

基于RBF神经网络的水闸垂直位移时间序列预测模型

水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了垂直位移时间序列预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度.     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

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。