基于自适应遗传算法的RBF神经网络优化算法

针对传统遗传算法收敛速度慢的缺点,本文将改进后的遗传算法应用于RBF神经网络,对隐层中心和宽度值进行同步优化,并在复杂非线性函数的逼近实验中证明了本文算法相比传统遗传算法在搜索全局最小点的速度上得到了很大提高.     

用遗传算法改进的RBF神经网络在语音识别系统中的应用

针对传统的RBF网络求取隐层基函数中心的K-均值聚类算法的缺点,利用遗传算法的全局搜索性能,将遗传算法用于RBF网络的训练过程.由于简单遗传算法存在收敛速度慢及不能收敛到全局最优解等不足,引入自然数编码的自适应遗传算法,加快网络的训练速度.将该算法应用到语音识别系统中,实验结果表明:使用该方法的识别结果优于使用K-均值聚类算法选取质心的RBF网络的识别结果.     

基于遗传算法的RBF神经网络设计

采用了遗传算法自动构造ＲＢＦ网络,把网络结构的形式作为一个子集选择问题来解决,并提出了新的遗传操作算子来改进遗传算法,加快了收敛速度,提出了算法的实用性,文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了ＲＢＦ网络结构的生成方法,用仿真结果证明了本算法的可行性。     

遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型

针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法(GA)设计径向基函数(RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理,实现步骤及网络泛化性能检验,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。     

RBF神经网络理论及其在控制中的应用

对RBF神经网络的结构和函数逼近理论进行了综述，最后提出了RBF网络在控制中的研究及应用。     

改进型RBF神经网络在系统建模中的应用

提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值。以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,使用改进的算法建立系统的神经网络模型,结果证明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的RBF神经网络非线性时间序列预测

提出一种基于遗传算法和RBF神经网络相结合的时间序列预测模型,克服了单个神经网络在非线性时间序列预测中容易陷入局部极小值及网络训练速度缓慢的问题.以居民消费价格指数数据进行训练和测试,与传统的BP神经网络预测模型相比较,该模型的预测精度是令人满意的,数值模拟证明了该方法的有效性和可行性.     

改进RBF神经网络在降水量预测中的应用

采用遗传算法对RBF网络的隐层节点中心值和宽度进行优化,用梯度下降法求出权值.将其应用于降水量预测中,取得较为满意的结果,证明该算法的有效性.     

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.     

RBF神经网络在有效灌溉面积预测中的应用

针对有效灌溉面积预测是一个复杂和不确定性的系统,采用RBF神经网络建立有效灌溉面积预测模型,具有结构自适应、局部泛化能力强、收敛速度快等特点。仿真结果表明,该模型具有较高的预测效果,相对于传统模型具有较好的预测精度和良好的自适应性。     

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.     

RBF神经网络在安徽省固定资产投资总额预测中的应用

利用先进的径向基函数(RBF)神经网络,对安徽省固定资产投资进行了实证预测研究.结果表明,利用RBF网络建立的固定资产投资预测模型经过训练后,可得到较精确的预测结果,并具有较强的适应性.     

RBF神经网络在复合地基承载力预测中的应用

利用径向基函数(RBF)神经网络,建立复合地基承载力预测模型,有效解决复合地基承载力预测中的非线性问题.以历史数据为依据,对所建立的RBF神经网络预测模型进行模拟和检验.实例结果表明:应用RBF神经网络所建立的复合地基承载力预测模型,能真实地表达要素之间的高度非线性关系,具有较高的预测精度和较强的实际应用价值.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

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。     

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.     

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。     

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。