基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

改进RBF网络设计方法及其在软测量建模上的应用

针对流程工业中难以直接测量的变量研究了其软测量方法.采用局部强逼近性能的RBF神经网络对被测变量进行建模;提出用峰值密度函数法确定RBF网络的隐含层节点数;设计样本信息分析算法提取样本特征,结合精度要求,初始化节点的中心向量和接收域宽度,消除了利用随机数等方法初始化训练参数和网络参数所造成的不确定性问题,同时提高了网络的收敛速度和精度;整个过程分别采用改进的梯度法、带有遗忘因子的最小二乘法等算法进行设计.利用改进的RBF网络对原油的直馏宽窄馏分的临界温度变量进行软测量建模、仿真.实验结果表明,基于改进的RBF网络的建模方法,在精度和收敛速度方面均有显著提高.     

基于RBF神经网络的热轧碳钢变形抗力预测

以凸轮式高速形变试验机得到的实验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了碳钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形程度及变形速度对应关系的RBF神经网络预测模型.通过对函数newrb()中宽度系数的调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.结果表明,与传统的BP网络模型相比较,RBF网络模型具有更高的精度和较强的泛化能力.     

基于混合编码方式的RBF网络遗传训练算法

采用混合编码方式构造染色体结构,对RBF网络的结构和参数进行编码,可以在遗传算法的一个优化过程中同时训练网络的结构和参数,简化了问题的求解过程·仿真表明,利用该算法训练RBF网络,能使网络具有简单的结构形式、较高的拟合精度和较强的泛化能力·     

一类基于RBF神经网络的系统辨识算法设计与仿真

介绍了系统辨识的意义、神经网络的优点和RBF神经网络。着重介绍了RBF神经网络的学习算法以及在系统辨识中的应用,并以仿真例子演示了RBF网络的初始化,训练和实际结果。仿真结果表明所设计的RBF网络具有较快的辨识速度和较好的辨识精度。     

基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测

针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。     

P-C-R模型构建及应用

针对目前预测模型精度低的问题,提出将主成分分析、聚类分析用于RBF神经网络预报建模,从而克服大样本数据提取的困难,使得指标的选取能更全面地反映状况,有效地缩减RBF网络的输入节点数并提高模型的预报精度。利用MATLAB的神经网络工具箱,实现了神经网络训练和仿真验证。仿真结果表明,该模型有较高的预报能力。提出的基于主成分分析和聚类分析的RBF网络预报模型---PCR模型为研究预报提供了一个新的思路和方法,并为其他领域的建模研究开阔了思路,具有一定的理论价值和的应用价值。     

基于微分进化免疫的RBF网络学习算法研究

该文提出一种微分进化算法与免疫算法相结合的方法,将该方法用于优化RBF网络隐节点参数,以改进RBF网络的性能,仿真结果表明收敛速度较快,训练精度较高,有效地改进网络的泛化能力.     

基于SA-GA算法RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法

目的 为了克服最小二乘法在TDOA/AOA无线定位算法中的缺点,提高定位的精度和稳定性.方法 提出了基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法.利用染色体长度可调编码方式的模拟退火遗传算法,同时训练RBF网络的参数和拓扑结构.将训练后的RBF网络用于TDOA/AOA定位.结果 与传统TDOA/AOA算法和基于k-均值聚类法、遗传算法RBF神经网络、GA-BP神经网络的定位算法比较,该算法具有更高的定位精度和可靠性.结论 基于模拟退火遗传算法RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法有很强的抗NLOS能力.     

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。     

基于径向基函数和模糊逻辑的短期电力负荷预测

综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法。利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负荷值和最小负荷值,并用模糊逻辑预测出预测日的负荷系数,进而得到预测日的负荷值。实际算例表明:该方法同BP网络相比,具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

蚁群算法优化RBF神经网络的网络流量预测

传统RBF神经网络在网络流量预测过程中存在收敛速度慢、极易出现局部最优等缺点,从而导致预测精度低。采用蚁群算法优化RBF神经网络参数来进行网络流量预测。利用蚁群优化算法来训练RBF神经网络的基函数宽度和中心,简化网络结构,加快收敛速度,防止局部最优的出现,改善RBF神经网络的泛化能力。实验结果表明,相对于GA-RBF以及PSO-RBF流量预测模型,模型预测准确度更高,能够很好地描述网络流的变化规律。具有泛化能力强、稳定性良好的特点,在网络流量预测中有一定的实用价值。     

基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,提出了基于径向基（RBF）神经网络的短期电力负荷预测模型．采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值．综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测．仿真试验表明,该方法同传统RBF神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性．     

基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.     

基于AQPSO算法优化的RBF网络模型及应用研究

提出了自适应量子粒子群优化(adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO)算法,用于训练RBF(radial basis function)网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改进了RBF网络的泛化能力.利用上证指数数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在股票数据预测中具有一定的实用价值.     

一种适用于模式分类的模糊粗隶属函数神经网络

在设计模式分类器时,由于很难甚至不可能获得实现精确分类的所有必要的本质特征属性,使得在进行分类时出现模糊不确定性和粗糙不确定性并存的情况.基于模糊粗糙集理论,本文构建了一种模糊粗隶属函数神经网络FRMFN.该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力,在对加拿大Norman Wells地区的红外波段合成图像进行分类的测试中,显示FRMFN网络具有比相应RBF网络更好的分类精度,同时保留了RBF网络学习速度快的优点.     

基于RBF神经网络的丙烯腈收率软测量方法

针对丙烯腈生产在线收率的测量问题,通过研究RBF网络的特点,利用其学习时间短且具有良好的逼近性能,及其在建立软测量模型中的较大优越性,采用RBF网络建立丙烯腈收率在线测量的软测量模型,并运用大量实测数据进行训练和仿真.结果表明,该方法可以实现对丙烯腈收率的在线测量,为实现直接质量控制奠定了基础.     

唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型

根据唐钢1700生产线加热炉的实际生产数据,提出了三种神经网络的钢温预测建模方法,即分别采用BP神经网络、RBF神经网络、RBF-BP组合神经网络建立了钢坯出炉温度的神经网络预测模型,并利用MATLAB软件分别对三种模型进行了仿真。研究表明,RBF神经网络模型相比较BP有较快的学习速度,但是识别精度稍低。而RBF-BP网络模型结合了二者优点,并具有更好的泛化能力,识别精度更高。     

大坝服役性态安全监控的GA-RBF组合模型

RBF神经网络具有很强的非线性拟合能力,但是在搜索最优解的时候易在局部最优处停滞.遗传算法是模拟自然界生物繁衍进化的算法,具有高效的全局搜索能力.本文提出了一种新的大坝服役性态监控模型.我们用遗传算法优化选择RBF网络隐层节点的各类参数,诸如网络隐层的中心值、宽度和权值.这样既可以避免陷入局部最优又能加快收敛速度.本文将遗传优化的RBF神经网络模型应用于某混凝土双曲拱坝的位移监测资料分析.比较发现,该方法可以很好的对大坝服役性态进行预测,取得很高的预测精度.     

一种双隐层RBF神经网络的算法研究

针对RBF神经网络的结构和学习算法的缺点,提出了一种双隐层RBF神经网络(DRBF)模型,并结合网络结构的动态更新策略对网络结构进行实时更新,以梯度下降法对网络参数进行修正,即确保了网络结构的最简化,提高了网络的逼近精度和泛化能力,同时也加快了网络的训练速度.将本算法和传统RBF神经网络算法应用于非线性逼近和电信企业客户流失分类进行性能比较,实验仿真结果证明了本算法的有效性和高效性.