改进的PSO-RBF神经网络在联合制碱中的应用

联合制碱过程是一类典型的复杂工业过程,具有时变、非线性、不确定性等特征,在线控制模型难以建立。针对联合制碱复杂工业过程控制精度不高、鲁棒性差等问题,提出一种改进的PSO-RBF神经网络控制算法。将粒子群优化算法和径向基神经网络相结合,使用改良的粒子群优化算法对RBF神经网络的隐含层基函数中心、宽度和输出层的连接权值进行寻优,建立基于改进的PSO算法优化后的RBF神经网络模型。将改进的PSO-RBF神经网络控制模型应用到联合制碱的关键工序碳化过程中,并与先前应用的模糊神经网络控制模型进行比较,经仿真研究验证表明,在联合制碱碳化过程中应用改进的PSO-RBF神经网络控制算法,其控制精度和系统鲁棒性得到了有效的提高,为解决一类复杂工业过程的建模与优化控制方法研究提供了有效的技术途径。     

基于改进PSO和模糊RBF神经网络的退火炉温控制

为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对模糊RBF神经网络进行训练时,先利用改进PSO算法得到模糊RBF神经网络的初始权值和阀值,然后对其进行二次优化得到最终的权值和阀值。仿真结果表明:该文方法降低了超调量,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够拟合参考模型的输出,控制效果明显优于常规PID控制。     

云模型优化径向基函数神经网络算法研究

径向基函数(RBF)神经网络广泛用于各类医学预测模型中,针对RBF神经网络隐含层高斯径向基函数的参数确定困难,影响癌症预后模型的因素具有多样性和模糊性等问题。利用云模型优化RBF神经网络算法,通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,优化RBF神经网络结构。用来自美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库的4 771例食管鳞状细胞癌患者数据建模仿真与传统的仿真对比,证明该模型预测生存期的C-index为0.705,远高于肿瘤等级、列线图和RBF神经网络(0.598、0.627和0.632),能更好更准确地对食管鳞状细胞癌患者进行预后预测。     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

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RBF神经网络知识的智能故障诊断系统研究与实践

该文分析了径向基函数RBF神经网络的原理、结构模型、学习算法,并以某系统的电源模块故障为例,给出了RBF神经网络故障诊断系统的结构,并建立RBF网络模型进行学习、训练与仿真,结果证明此种故障诊断方法可以改进BP神经网络的一系列缺点,切实可行,具有较强的实用价值。     

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.     

用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

采用量子克隆进化算法(QCEA)对径向基函数(RBF)神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明:经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑...     

基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学分析

针对目前基于神经网络对串联机械臂求逆解方法中出现的精度不足和实时性较差的问题,使用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行结构优化,提出一种基于PSO-RBF神经网络的机械臂逆运动学算法。首先由正运动学模型获取神经网络训练和测试参数样本,经过欧拉角变换在神经网络输入端建立机械臂关节位姿映射关系,然后通过PSO算法对径向基核函数进行参数寻优并对测试样本求解分析,最后获取经逆运动学求解后机械臂的运动轨迹,验证了该算法的可靠性。仿真结果显示,由PSO-RBF神经网络逆运动学算法能够快速得出满足精度要求的关节角度,为进一步机械臂工业控制提供了理论支持。     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

粒子滤波在复杂工业过程中的应用

复杂工业过程往往具有不确定性、非线性、大滞后、强耦合等特点,难以建立在线控制模型.为了克服复杂工业过程中的非高斯、强非线性等因素对系统建模的影响,利用粒子滤波算法对非线性、非高斯系统进行全局优化的优势,对系统模型进行优化,使系统模型能够更加准确地反映系统的真实状态,提出一种基于粒子滤波的径向基函数(RBF)神经网络控制...     

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。     

采用人群搜索算法的径向基函数神经网络参数整定方法

针对径向基函数(RBF)神经网络的逼近结构中,对权值、基宽和中心向量的初始值等参数的选取不当,导致系统的鲁棒性变差、收敛精度降低,甚至不再收敛的问题,提出一种基于人群搜索算法的RBF神经网络的参数整定方法.以基于遗传算法和基于粒子群算法的RBF神经网络参数整定方法为对比条件,采用MATLAB软件进行实验与分析.结果表明:应用人群搜索算法去优化RBF神经网络的初始参数,能有效地提升RBF神经网络的逼近精度,验证了该算法的可行性.     

基于模块化神经网络的船舶航迹航速预测

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。     

桥式起重机神经网络自适应滑模定位防摆控制

针对桥式起重机非线性、存在外界干扰的特点,提出了一种神经网络自适应滑模控制器。首先采用拉格朗日法建立桥式起重机动力学模型;然后在分层滑模控制器的基础上,设计了径向基函数(RBF)神经网络权值自适应更新率,利用RBF神经网络补偿系统的非线性与外界干扰引起的不确定上界,并利用粒子群算法对控制器参数寻优,通过构造Lyapunov函数证明了系统的稳定性;最后设计了1组仿真实验和1组在搭建的实验平台上的验证实验,仿真结果表明:在非线性及外界干扰作用下,神经网络自适应滑模控制器可以快速实现小车定位和负载消摆,控制器可以消除不确定上界对系统的影响。实验结果也表明,所设计的控制器可以使桥式起重机达到控制目标,具有一定的抗干扰能力。     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

混合算法实现的RBF神经网络及在模式辨识中应用

把模糊聚类算法和RBF神经网络结合起来,得到一种基于混合算法的RBF神经网络.首先由改进的FCM算法确定神经网络结构;然后利用监督学习对网络参数进一步优化,并对输出权值调整.使网络不仅具有最优的拓扑结构,而且又具有较强的映射能力.对驾驶员的疲劳程度进行识别,得到了满意的结果.