基于径向基神经网络的股价预测

借助径向基函数（Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力，对深能源A股价这个时间列作了连续若干天的一步预测，并与其他预测方法进行了比较。结果表明，用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的。     

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．     

基于径向基函数神经网络的语音识别

提出一种基于径向基函数神经网络的改进聚类方法,并将此改进的神经网络应用于语音识别领域,建立一个非特定人的孤立词语音识别系统.此聚类方法采取有监督的学习方式,将训练样本的形心作为隐节点的质心,训练样本的分类数作为隐节点的个数.利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别.结果表明,采用此算法的径向基函数的神经网络具有更好的分类能力,训练速度和识别率均优于传统的径向基函数网络.     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于径向基神经网络的目标识别研究

本文讨论了传统的径向基(RBF)神经网络聚类算法的基本原理,针对其选取初始中心矢量的不足,提出了一种新的选择初始中心矢量的方法,给出了新的学习算法,并将其应用于目标识别.仿真结果表明,新算法比传统的RBF算法具有更强的聚类能力,使目标识别更加准确.     

基于径向基神经网络的商业银行风险预警系统研究

探讨了径向基神经网络（RBF）在商业银行风险预警系统中的应用.根据商业银行风险预警系统的特点选择12个指标,构建了风险预警系统的RBF模型,基于该模型进行了示范性仿真实验,结果验证了该方法的有效性.     

基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别

讨论了基于径向基函数（ＲＢＦ）的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程,并且与ＢＰ算法的径向基神经网络进行了对比,同时也测试了网络的容错能力,结果表明,基于ＲＢＦ的概率神经网络,学习速度大大提高,同时减小了ＢＰ陷入局部极小的问题,有一定的抗噪声能力,基于ＲＢＦ的概率神经网络模型在心律失常自动识别中获得了很好的应用。     

基于径向基函数神经网络的工程造价估算

提出了一种更有效的前向网络——径向基函数(RBF)神经网络,以多、高层办公楼为例,建立了工程造价的估算模型,运用MATLAB语言程序实现,同时采用同样的样本对BP网络进行训练,两者结果比较表明,这种方法弥补了BP网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,从而大大提高了其实用性,是对造价估算方式的又一新的尝试。     

基于径向基函数神经网络的热轧产品性能预测

针对热连轧带钢生产过程中钢材内部一系列复杂的相变与物理变化以及涉及到的海量数据,可利用数据挖掘基本方法建立模型,提取规则,实现热连轧带钢生产的性能预测与评价功能。本文使用径向基函数神经网络建立模型,实现热轧产品性能预测。径向基函数神经网络在逼近能力、学习速度等方面都优于传统BP神经网络,本文将根据二者网络结构说明径向基函数神经网络的优越性。     

基于径向基神经网络的水饱和含氧量的数据拟合

相关部门提供的标准大气压下水饱和含氧量标定值仅为离散温度点处的数据,这些数据显示了水的饱和含氧量与温度之间呈非线性关系,由此提出了利用Matlab函数创建径向基神经网络对既有标定数据进行分析、拟合.结果显示,该方法达到了误差目标,且较传统方法具有数据存储量小,网络学习时间短,收敛速度快的特点.     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

模型修正属于反问题的一种,针对其非线性、计算量大等不足之处,提出一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法,并把反问题归结为正问题进行研究。该方法将特征量作为自变量输入、设计参数作为因变量输出,用试验设计构造样本,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系,利用神经网络的泛化特性直接输出设计参数的修正值。某空间钢结构模型的计算结果验证了该方法的有效性。     

基于径向基函数神经网络的功率器件集总参数热模型

功率器件易发生热击穿故障,为准确估计其运行温度,需建立器件的热分析模型。然而,当多个功率器件排布距离较近时,器件间的热耦合作用会导致模型中的热参数难以获取。为此,引入导热时间常数τ和温升变化率k两个热参数,建立了功率器件集总参数热模型;并提出通过径向基函数神经网络,对参数τ和k进行估计,克服模型热参数难以获取的问题。以单相全桥电路为对象,通过温升实验,对所提功率器件热模型的有效性进行了验证。     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

基于径向基概率神经网络模型的小儿厌食症状辅助诊断

结合了径向基神经网络较强模式分类能力与概率神经网络运算简单的优点,提出了一种径向基概率神经网络模型,并应用于小儿厌食症的辅助诊断,通过对119例样本数据的处理,获得了92.4%的准确率.此外,偏最小二乘法的分析结果表明,Zn元素与小儿厌食症关系最为紧密.     

环境质量综合评价的RBF网络方法

为提高评价模型的精度,用评价标准表确定RBF网络的输入、输出,并给出了大气环境质量综合评价的MATLAB环境下的径向基函数(RBF)神经网络的结构、仿真函数和输出方法．实例分析表明,MATLAB环境下的RBF网络方法,不仅能确定各评价对象所属的级别、进行不同评价对象之间大气环境质量优劣的比较,而且精度较高、操作简便、实用性强．     

径向基函数网络在形状识别中的应用

径向基函数神经网络是一种应用相当广泛的神经网络。文章对径向基函数网络的基本原理、网络结构和学习算法进行了介绍,根据径向基函数网络的特点将其应用到形状识别领域,并通过MATLAB平台编程实现其算法。实验结果证明网络初始中心和样本数目的选择对识别结果影响较大;在初始中心选择相同的情况下,实验样本数目越多,识别结果越好;在达到一定数目后,识别正确率趋于稳定。     

河网洪水预报径向基函数人工神经网络方法

讨论了神经网络在河网水流数值模拟中的运用现状,并基于河网水流数值计算模拟的特点,将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网水流．模型采用混合学习算法,选用高斯核函数作为隐藏层基函数,充分发挥其表示形武筒单、径向对称、光滑性好和解析性好的优势,并采用k-均值聚类算法来确定径向基函数的参数,运用最小二乘法求解权值．建立了珠江三角洲河网的洪水预报模型,计算表明,预测结果与实测数据吻合较好,该模型具有运算速度快、简便易用且预报精度较高等特点．     

基于神经网络的GIS和RS数据融合

地理信息系统(G IS)是对地观测的核心技术,遥感(RS)是其重要的信息源和更新手段,G IS同时辅助遥感信息的处理.两者集成是空间信息实时采集、处理、分析的有力手段,目前为实现此目标主要进行数据一体化存储结构的研究.鉴于此提出了根据所要实现的目标,不改变数据存储形式,用神经网络对G IS和RS进行数据融合的方法.首先建立5层网络结构,提取遥感影像和G IS数据库中属性数据的特征值作为网络的输入,然后通过调节输入向量与中心向量的距离及中心向量的值确定网络权值,将两种数据进行融合,利用输出的属性变化,自动更新数据库.以扎龙地区遥感影像与地理信息系统的矢量图层相结合检测地物变化、更新属性数据库为实例,证明了该方法的可行性.     

非线性系统定阶的神经网络方法

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ算法将ＯＬＳ算法与正则化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）方法相结合，以提高算法的推广能力。本文将基于径向基网的ＲＯＬＳ算法应用于非线性系统定阶。本文对提出的方法进行了仿真研究，结果验证了方法的有效性。