RBF神经网络的混合学习算法

针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向基函数的中心取值问题,提高了网络的学习精度和训练速度.将该算法应用于非线性系统的在线辨识与二维函数的逼近,仿真实验结果证明了该方法的有效性.     

一种基于ACO的RBF神经网络训练方法

针对k平均聚类径向基(Radial Basis Function简称RBF)网络算法的聚类结果易受初始参数选取的影响,并常收敛于局部极小值的问题,提出一种将蚁群优化算法用于径向基神经网络训练过程,优化径向基函数的中心点,建立相应优化模型的算法.实验结果表明,该算法精确度高于k平均聚类径向基神经网络算法,且函数的拟合程度也得到了改善.     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

基于改进最近邻聚类的机械手神经网络逆控制

机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性,在机械手系统可逆的基础上,设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识建立机械手的神经网络逆模型,把神经网络逆模型作为控制器模型与原机械手串联,构成一个伪线性动态模型,把非线性问题转化为线性问题。其中,辨识器和控制器均采用RBF神经网络结构,网络学习采用具有在线学习功能的最近邻聚类学习算法。仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。     

RBF神经网络的异丙苯氧化系统建模与仿真

针对径向基函数(RBF)神经网络隐含层节点中心难确定的问题,提出了一种RBF网络学习的新算法,将引入修剪技术的相减聚类算法(PTSC)和最近邻聚类算法相结合的算法,并对异丙苯氧化系统进行建模.仿真结果表明,该算法提高了网络的学习速度,有较强的泛化能力.     

基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性,基于聚类结合算法和神经网络原理,提出了一种改进的基于动态径向基函数（RBF）神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络,更好地描述了控制对象的动态行为,获得了PID参数在线调整信息,实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明,与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比,该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法.     

基于径向基神经网络的加速度计随机误差处理

神经网络应用于加速度计的随机误差处理,更接近真实值,因而比线性方法更优越近年来,BP神经网络受到了广泛重视,但径向基神经网络尚未得到重视径向基神经网络具有比BP神经网络更快的收敛速度,但是径向基神经网络能否达到全局最优解尚没有理论上的判别方法对BP神经网络和径向基神经网络在加速度计输出数据处理方面的优劣势进行了分析,分析时既考虑了数据量的增加,也考虑了优化性未来,对数据以最优化的方式进行大量处理将成为发展的趋势,也是走向实用化的切实可行的发展路径     

一种基于径向基函数神经网络的语音降噪方法

采用径向基函数神经网络在时域上对含噪语音信号进行降噪处理．针对语音信号的短时平稳性以及噪声的随机性,对语音信号进行分帧预处理;用分帧后的纯净语音信号作为径向基函数网络的教师信号,并利用Matlab神经网络工具箱设计和训练网络．实验结果表明,径向基函数网络作为语音信号滤波器,可有效地抑制语音信号中的白噪声,具有良好的降噪性能．     

基于径向基函数神经网络的预测方法研究

提出了一种新的确定径向基函数中心的方法. 该方法首先利用交叉迭代模糊聚类算法确定样本数据的模糊聚类中心,然后采用正则化正交最小二乘法从模糊聚类中心中进一步优选径向基函数中心,并将广义交叉有效性指标作为停止选择过程的标准. 该方法集中了交叉迭代模糊聚类和正则化正交最小二乘法的优势,可有效减小网络规模,提高网络推广能力,而且能够避免数值病态情况发生. 以新疆伊犁河雅马渡站的年径流量预测为例进行计算,其结果验证了所提方法的有效性.     

基于RBF神经网络的交通生成预测模型

针对交通生成预测中传统集计预测模型缺少行为基础这一重要数据源,以及普通离散模型建立对数学推导依赖性高和预测中存在多个预测值,导致预测结果精度不理想的问题,建立了基于RBF神经网络的交通生成预测模型,该模型将以行为基础为前提的离散数据作为数据源,模型的建立不需要进行数学推导,利用输入和输出数据自动建立,再结合RBF神经网络收敛速度快和具有唯一最佳逼近点的特点,对交通生成进行预测。通过实例进行仿真和分析,结果表明,该模型最终获得的交通生成预测结果与实际值误差在允许范围内,RBF神经网络交通生成预测效果好,能在实际中应用。     

基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测

针对郑州市商品住宅价格问题进行了研究,在传统GM(1,1)模型的基础上引入BP神经网络模型,建立了灰色BP神经网络组合模型,采用传统GM(1,1)模型与灰色BP神经网络组合模型预测郑州市商品住宅价格.结果表明,灰色BP神经网络组合模型比传统GM(1,1)模型预测精度高,具有更好的应用价值.     

基于蚁群聚类算法的RBF神经网络交通流预测

短时交通流因其不确定性等特点而导致预测很复杂,准确率不高.本文把蚁群聚类算法和RBF神经网络结合来构建交通流预测模型,用蚁群聚类确定RBF网络隐层神经元的中心值,并且为了找到最优的聚类结果,在蚁群算法中加入了局部搜索.此模型具有较强的局部泛化能力和较高的准确率.实例仿真研究表明此方法预测效果较好.     

基于RBF神经网络的裂缝开度预测模型

大坝裂缝开度是大坝安全的重要特征之一。针对传统裂缝开度预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的裂缝开度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,加快了收敛速度,缩短了训练时间,使得预测精度提高,因此能较好地预测裂缝开度值。利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了裂缝开度预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度,说明该方法具有较强的实用性。     

基于人工神经网络的负荷预报模型

针对基于ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法存在的问题,提出了变步幅最速下降和共轭梯度的混合算法来训练人工神经网络,并建立负荷预报人工神经网络模型．为了提高预测精度,对预报权值进行在线修正．实例证明,混合算法在全局收敛特性和收敛速度上要好于基本ＢＰ算法,所建立的预报模型能达到令人满意的精度．     

基于遗传算法的自适应时序洪水动态预报模型

神经网络适于对复杂的非线性系统建模,而遗传算法具有并行处理及全局优化的功能,利用遗传算法优化网络拓扑结构及网络连接权,可以实现网络模型的优化。论述了人工神经网络及遗传算法,给出了利用遗传算法用于优化网络拓扑结构和网络连接权的新设计方法,提出了自适应时序洪水动态预报模型,并给出了实例预报结果。     

基于PSO-Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

提出了基于粒子群优化算法—Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型的联想和泛化推理能力,保证负荷预测的精度。采用粒子群优化算法对Elman神经网络进行学习训练,可充分利用粒子群优化算法的全局寻优性能,克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。通过对地区电网负荷系统的实例仿真证实了所提出方法的有效性,获得了较满意的预测精度,平均绝对误差和最大相对误差分别达到1.988%和4.673%。为该模型用于实际工程取得了有效的进展。     

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。     

云模型RBF神经网络的数据中心温度预测

数据中心温度预测在提高能量利用效率、降低机房空调耗电量方面具有重要意义。RBF神经网络广泛用于温度预测领域,考虑到传统RBF神经网络无法对影响温度的众多因子进行确定和选择,本文提出了一种将云模型和RBF神经网络结合的新模型。通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,使RBF神经网络充分表达影响温度各因子的不确定性,进一步优化RBF神经网络结构。实验结果表明,该模型能较好地实现对数据中心温度的预测。     

基于神经网络模型的故障预报技术的研究与应用

探讨了故障预报技术的应用及其数值预测方法,给出了神经网络模型在预测过程中的算法,把神经网络,预测技术和诊断专家系统相结合建立了一个故障预报系统,以空间推进系统气略路部分的故障为例,实现了故障的预报。