厦门市工程估价的RBF神经网络预测模型

选取55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS统计分析软件对工程特征和训练样本进行相关性分析、归类合并,得出11个工程特征作为平米造价的主要影响因素.以径向基函数(RBF)神经网络原理为基础,建立工程造价估算模型,通过试验,选择net=newrb(P,T,0.01,1.0)建立RBF网络,用y=sim(net1,P)对样本进行训练测试.实证分析结果显示:该模型具有计算快捷简便的优势,估算误差在允许范围内,可用于实际工程造价的辅助估算.     

基于RBF神经网络的旋风器阻力系数预测模型

旋风器阻力系数是随旋风器结构参数变化的复杂函数，根据阻力系数与结构因素之间的映射关系建立了基于径向基函数(RBF)神经网络预测模型，并将其用于切流反转式旋风器阻力系数的预测并与常用的BP神经网络模型比较。结果表明，该模型收敛速度快。预测误差小，预测结果与实测结果较为符合。     

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。     

利用RBF神经网络实现高斯型函数积分

导出了在一定精度下高斯型函数积分近似表达式,利用径向基函数(RBF)网络具有良好的逼近任意非线性映射的特点,提出了一种改进的RBF网络方法以实现对高斯型函数积分。实验结果表明所提出方法具有较高的逼近计算精度。     

多模式集成的RBF神经网络天气预报

针对复杂庞大的多模式数值预报数据,提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型.根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点,将多种单模式数据作为RBF神经网络输入,网络输出为集成预报结果.实验表明:RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差,更加贴近了真实数据,并且在稳定性和实效性方面均有良好表现.     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

基于BP神经网络的柴油机燃烧特征参数前馈预测模型

CA50是柴油机缸压反馈控制技术中的反馈变量,对柴油机的性能有重要的影响。在一台六缸高压共轨柴油机上研究了喷油正时与CA50关系,以及CA50对柴油机经济性和排放的影响。为探究基于神经网络的前馈控制在缸压反馈控制中运用的可行性,建立了通过不同的燃烧边界条件预测CA50的BP神经网络预测模型,进行原机试验得到CA50对发动机性能影响的系列试验点数据。选取190个不同边界条件的试验点作为模型的总样本,其中用于前期神经网络训练的样本125个、用于检测神经网络泛化能力的测试样本65个。结果表明基于BP神经网络的预测模型在误差允许范围内,能较为准确的通过边界条件预测CA50,可以满足柴油机缸压反馈技术中前馈控制的要求。     

基于径向基神经网络的集装箱量预测模型

提出了一种利用RBF神经网络算法对港口集装箱量进行预测的模型,并应用此模型对上海港集装箱运量进行了仿真及示例分析,同时与BP神经网络预测方法进行了比较．结果表明,运用RBF神经网络进行预测,具有较快的运算速度和较高的精度,并有很好的预测能力和应用价值．     

引入收益因素的RBF神经网络及其应用

考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素，提出了一种改进的径向基函数(RBF：Radial basis function)神经网络方法。在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息，并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市综合指数进行预测的结果表明，该方法在提高投资收益的意义下，提高了神经网络模型在金融领域的预测性能。     

基于RBF神经网络与遗传算法的Agent初始位置优化

以陆地作战训练模型为背景，研究了多Agent系统中Agent初始属性的优化问题，提出了一种径向基函数(RBF：Radial Basis Function)神经网络与遗传算法(GA：Genetic Alorithm)相结合的、对作战训练模型中Agent的初始位置进行优化的方法。与已有的优化方法相比，该方法不仅优化效果得到明显的提高，而且执行效率可以提高20余倍，更适于处理对执行效率要求较高的优化问题。     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构，建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型,并探讨了其应用和发展趋势。     

基于因子BP神经网络预测模型的胃溃疡发病率预测

目的:在医学卫生领域,疾病发病率受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。多层前馈神经网络(BP)应用于疾病发病率的预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气温、月平均气压、月平均相对湿度等本身具有很大相关性,且维数较高,BP神经网络的预测精度会下降。方法:针对这一问题,提出了利用因子分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,有效地解决了预测精度下降的问题。结果:以2003年1月至2009年12月青海海西州地区胃溃疡发病率的资料验证了该方法的有效性。结论:应该充分考虑胃溃疡在各时间段的发病率特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低胃溃疡对人类的危害,保障人类的生活品质。     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于RBF神经网络的船用柴油机NOx排放的预测

依据4190ZLC-2型船用四冲程增压柴油机实际试验测得的数据,利用MATLAB中的神经网络工具箱,建立了基于径向基函数神经网络（RBF）的柴油机氮氧化物（NOx）排放浓度的预测模型。在预测模型建立过程中选取柴油机油耗率（SFOC）、功率、转速等参数数值作为输入矩阵,柴油机的氮氧化物排放浓度作为输出矩阵。仿真结果表明:该方法预测精度高,可为控制氮氧化物的排放提供依据。     

基于RBF神经网络的高层建筑火灾风险评价

火灾风险评价是减小和控制高层建筑火灾的重要前提,本文设计了应用于高层建筑火灾风险评价的径向基函数网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对高层建筑火灾风险评价进行实例分析,通过对实验仿真结果与实际结果的比较分析,表明径向基函数网络模型在高层建筑火灾风险评价的可行性,为高层建筑火灾风险评价方法的研究提供一种新的尝试,为减小和控制高层建筑火灾的发生在理论上、方法上提供有益的指导。     

基于RBF神经网络的建筑逐时空调负荷预测模型

分别用径向基函数(RBF)神经网络模型和BP神经网络模型对广州市一栋办公楼和一栋图书馆在夏季不同月份的逐时冷负荷进行训练和预测,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差和平均相对误差都仅是BP神经网络方法的64%左右.仿真结果表明,RBF神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑空调负荷预测的一种有效方法.在此基础上,构建了基于RBF神经网络的建筑逐时空调负荷智能预测软件系统.     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP（反向传播算法）神经网 络和RBF（径向基函数）神经网络作了理论上的分析比较，并采用实际数据进行训练，说明了RBF神经网 络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建 立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。