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基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测 总被引:2,自引:1,他引:1
高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度,同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。 相似文献
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一种改进的RBF神经网络学习算法 总被引:30,自引:0,他引:30
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性 相似文献
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针对共轭梯度法获取高斯过程超参数存在迭代次数难以确定及预测不精准等问题,提出一种萤火虫群算法优化高斯过程的预测方法,并将其应用于网络安全态势预测研究。采用萤火虫群优化算法对高斯过程超参数进行智能寻优,建立基于高斯过程回归的网络安全态势预测模型。实验结果表明新方法的平均相对预测误差较共轭梯度法、粒子群优化算法和人工蜂群优化算法分别降低了近29.46%、10.37%和4.22%,且新方法收敛较快。另外,分析对比了3种单一类型和2种复合类型的协方差函数对高斯过程预测的影响,实验结果表明采用神经网络与有理二次的复合协方差函数(neural network and rational quadratic composite covariance function, NN-RQ)的平均相对预测误差较其他4类协方差函数降低了1.65%~7.51%。 相似文献
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基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别 总被引:1,自引:0,他引:1
以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具. 相似文献
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运用ADE算法进行Wiener模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低. 相似文献
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针对一般模块化模糊神经网络(MFNN)的门网络普遍采用模糊C均值聚类算法(FCM),没有对样本特征进行优化的问题,提出了在门网络中采用模糊核聚类算法(FKCA)替代模糊C均值聚类算法,构建了一种新的模糊核聚类模块化模糊神经网络预报模型.进一步采用动力消空算法、切比雪夫多项式展开方法和自然正交展开方法对预报量和预报因子进行计算处理后,分别建立了普通模块化模糊神经网络和模糊核聚类模块化模糊神经网络暴雨预报模型.利用这两种预报模型进行的暴雨预报试验表明,在相同的条件下,改进模型具有更高的暴雨预报TS评分. 相似文献
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传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性.针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将... 相似文献
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改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测 总被引:2,自引:2,他引:2
为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 相似文献
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径向基函数网络泛化能力研究及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析径向基函数网络(RBF网络)结构及影响其泛化能力的因素,提出一种通过网络泛化误差自动调节隐层节点数以得到最佳节点数的方法。将采用这种算法的RBF网络用于对船舶焊接变形过程进行建模并预测其输出。仿真表明这种算法可以显著提高传统RBF网络的泛化能力。 相似文献
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自反馈RBF网络在高炉热状态模型预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在RBF神经网络的输入上加入了自反馈的神经元,提出了自反馈RBF神经网络,使网络对过去时态的数据具有了记忆能力,对该网络进行了稳定性分析后,采用层叠的自反馈神经元以增加网络的动态处理能力,并设计了自反馈RBF的在线训练算法,通过对混沌时序数据的仿真实验证明该算法的有效性。在此研究基础上,建立了高炉的热状态预测控制模型,预报铁水中硅的含量以达到判断高炉热状态的目的,实验表明该模型提高了高炉热状态的预报精度。 相似文献
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基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 总被引:26,自引:0,他引:26
神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 相似文献