基于粒子群优化的RBF神经网络模型研究

在本文中,提出了采用粒子群算法来优化RBF神经网络,并建立了这种新的混合模型。在这个粒子群和RBF神经网络的混合模型中,粒子群优化算法应用于选择中心节点和隐藏节点的宽度以及输出向量方面,对RBF神经网络建立了5个输入节点,6个隐藏节点和一个输出节点。通过对粒子群优化的RBF神经网络模型对一些地区的结核病发病趋势进行预测,得出这种混合模型对结核病发展趋势进行预测能够取得较好的预测结果。     

基于混合粒子群算法的RBF神经网络参数优化

针对径向基函数（RBF）神经网络中心参数的优化问题,提出了一种混合粒子群优化算法。该算法应用灰色关联理论定义了粒子群的灰色相似度,分两个阶段对标准的粒子群优化算法（PSO）的全局和局部搜索能力做了改进和提高。在仿真实验中,应用该方法对典型的Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测。并与标准的K均值算法、遗传算法和粒子群算法进行了比较,其结果表明,所预测的各项误差均低于其他常规算法的预测结果。     

基于改进粒子群算法的RBF神经网络磨机负荷预测研究

磨机负荷是评价磨机运行状态和预测磨机行为的重要指标,针对粉磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于改进型粒子群算法（Improved particle swarm optimization, IPSO）优化径向基神经网络（Radial Basis Function,RBF）参数的磨机负荷预测模型（IPSO-RBF）,使惯性权重因子在迭代过程中非线性下降,平衡局部搜索能力与全局搜索能力之间的矛盾,该算法能快速准确地找到最优解,提高粉磨机磨机负荷的预测精度。通过水泥厂的实测数据实验对比,结果表明,基于IPSO-RBF模型的预测精度最高,其预测结果与真实值相比较,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、均方误差（Mean Square Error,MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）和决定系数（coefficient of determination,）分别为0.210 2、0.044 2、0.161 7、1.778%和0.978 2。     

基于SAPSO算法的RBF神经网络设计

针对径向基神经网络结构和参数的动态优化问题,提出一种基于敏感度分析和粒子群优化的RBF神经网络(SAPSO-RBF)优化算法.算法通过初始化各粒子信息数,基于粒子敏感度分析,对算法学习阶段粒子信息进行增加和删减,确定第一次收敛时网络结构大小;算法达到收敛后,对最优粒子进行敏感度分析,删除冗余信息,使算法重新发散;根据算...     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

神经网络基于粒子群优化的学习算法研究

研究神经网络基于粒子群优化的学习算法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,并与遗传算法进行了比较,结果表明,神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现,而且能更快地收敛于最优解。     

粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测

根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题.交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性.提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法.利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对短时交通流量进行仿真预测,仿真结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较高的预测精度,比RBF预测模型精度高、收敛快.PSO算法优化的RBF神经网络,适用于短时交通流量预测,预测精度较高,具有推广应用价值.     

基于粒子群优化RBF神经网络轴承故障诊断研究

轴承是当代机械设备中一种重要零部件。轴承故障是机械设备故障的来源之一,因此对轴承故障的诊断研究具有重要意义。文章提出了一种基于粒子群优化径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的算法,先用小波包分解将源信号分解成独立信号源,再构建独立特征值,将特征值输入RBF和改进后的RBF中识别故障。实验结论表明,改进后的算法有较好的故障诊断能力。     

综合改进的粒子群神经网络算法

粒子群优化算法是一种解决非线性、不可微和多峰值复杂优化问题的优秀算法,但该算法在进化后期容易出现速度变慢以及早熟的现象;BP神经网络的学习算法是基于梯度下降这一本质的,因此存在着容易陷于局部极小值,收敛速度慢,训练时间长等问题.针对上述现象,对粒子群优化算法进行了增强粒子多样性和避免种群陷入早熟两个方面的改进,并提出了一种基于改进算法的粒子群神经网络算法,最后通过在IRIS数据集上进行的仿真实验验证了改进的有效性.     

改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法（Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO）。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。     

RBF神经网络的混合微粒群学习算法

在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度.     

基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计

神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一.     

基于AQPSO的RBF神经网络自组织学习

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构设计及参数优化问题,提出一种自适应量子粒子群优化(AQPSO)算法.将RBF神经网络的网络规模及参数映射到粒子的空间位置,定义权值平均最优位置,从而对量子粒子群优化(QPSO)中$L_{i,j     

一种基于群体智能的人工神经网络学习算法

将群体智能优化理论引入一种前馈式人工神经网络——径向基函数（RBF）神经网络的学习训练过程,提出了基于智能微粒群算法的RBF神经网络学习算法,并与传统RBF神经网络学习算法进行了比较,实验结果证明了该方法的有效性。     

丙烯精馏塔关键组分软测量研究

丙烯精馏塔关键组分塔顶的丙烷浓度和塔釜的丙烯浓度的准确测量是乙烯生产企业提高丙烯收率的关键。鉴于丙烷浓度和丙烯浓度分析仪经常出现故障,提出以RBF神经网络加协同随机粒子群优化(PSO)算法的软测量建模法,即利用RBF神经网络的局部逼近能力来获得模型的结构,利用协同随机PSO算法的全局搜索能力来优化模型的参数,提高模型的逼近能力和泛化能力。该方法克服了BP网络对初始值和网络结构敏感,容易陷入局部最优的缺陷,以及RBF网络全局逼近能力差的缺点。仿真结果表明,此方法所得软测量模型精度高,泛化能力强。     

更有效的非线性系统辨识新方法

介绍了一种基于量子粒子群算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法.在确定径向基函数网络的 隐层结点数后,将相应网络的参数,包括隐层基函数中心、扩展常数以及输出权值和偏移编码成学>-j算法中的粒子个体,在全 局空间中搜索具有最优适应值的参数向量.实例仿真通过和标准粒子群算法进行比较,表明了该方法的有效性和优越性.     

二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

针对BP神经网络在学习算法中的不足,将BP神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法。其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的BP神经网络、RBF网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识。     

粒子群优化RBF神经网络的自适应谐波检测

有源电力滤波器补偿性能与所采用的谐波检测方式有很大的依赖关系,针对现有的检测方法存在精度不高、对电网频率变化比较敏感、自适应能力不强的缺点,本文提出基于粒子群优化算法的R B F神经网络的谐波检测方法。用自适应的方法对粒子群优化算法的参数进行了调整,使其能够更好地适应复杂的非线性环境,从而可以更灵活地调节P S O算法的全局搜索能力和局部开发能力。在算法的基础上,根据已开发的系统配置和学习算法,探讨了模拟电路的实现方法,运用P S I M软件对电路进行了模拟仿真。仿真结果表明,该方法具有很好的实时性、较高的检测精度以及自适应跟踪负载电流变化的能力。     

基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。