基于混合进化算法的RBF神经网络时间序列预测

提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数（RBF）神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RBF网络结构和参数同时进行训练和优化,对网络节点数和参数进行混合编码.仿真实验结果表明该RBF网络具有较强的泛化能力.     

基于RBF神经网络的非线性时间序列在线预测

针对非线性非高斯时间序列, 提出观测噪声服从隐马尔可夫模型(HMM)的径向基函数(RBF)神经网络(RBF-HMM)预测模型, 其特点在于模型输入包含误差反馈项、RBF网络隐含层节点数的可变性和观测噪声的隐马尔可夫性; 并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现基于RBF-HMM模型的时间序列在线预测. 最后采用太阳黑子数平滑月均值数据和CRU国际钢材价格指数月数据进行实证研究, 结果表明该模型的有效性.     

改进RBF神经网络用于降雨量预测

利用基于GA的改进RBF网络建立了为时间序列为对象的预测模型,并提出了基于模型的数据处理方法,在此基础上,对安徽省蚌埠地区42年来6－8月份的降水量进行预测,结果表明了该模型在时间序列预测中有良好的推广和应用能力。     

基于RBF神经网络的粮库温度预测

由于粮库温度是非线性的时间序列,文章提出了基于RBF神经网络的粮库温度预测模型。该模型优于传统的粮库温度分析方法,又避免了BP算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点。根据实验的仿真结果显示,该模型对于粮库温度的预测效果较好。     

基于QPSO-RBF NN的混沌时间序列预测

提出一种基于量子粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行混沌时间序列预测的新方法.在确定径向基函数网络的隐层节点数后,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习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量.实例仿真证实了该方法的有效性.     

基于神经网络的非线性时间序列故障预报

对模型未知非线性系统, 将系统输出组成时间序列并通过空间嵌入的方法转化为一个离散动态系统. 利用线性 AR 模型拟合时间序列的线性部分, 用神经网络拟合时间序列的非线性部分并补偿外界未知的扰动, 提出了通过对状态的观测实现时间序列一步预测的方法. 利用滚动优化的思想将一步预测推广, 提出了时间序列的 N 步预测方法, 证明了时间序列预测误差有界. 通过对预测误差进行概率密度估计和检验, 提出了故障的预报方法. 对 F-16 歼击机的结构故障预报结果表明了方法的有效性.     

基于神经网络的时间序列预测方法进展

首先对神经网络应用于时间序列预测的方法进行了详细的介绍。在此基础上与传统的预测方法进行了比较,接着概括分析了几种不同的神经和于预测的结果。指出由于神经网络独特的信息处理能力,使得它为一类高度非线性动态关系的时间序列预测提供了一条有效途径。最后,对神经网络在时间序列预测领域的进一下邮     

水文时间序列趋势预测挖掘系统研究

讨论了时间序列趋势预测研究的现状和典型方法，并在时间序列预测中引入神经网络方法。介绍了水文时间序列趋势预测挖掘系统的设计与实现，详细分析了系统采用的时间序列预测的神经网络方法。     

基于Chebyshey神经网络的非线性预测应用研究

将Chebyshev神经网络作为非线性时间序列的辨识模型,通过对过去序列样本的学习,调整网络的权值,然后预测和推断未来的序列,仿真结果表明,Chebyshev神经网络具有优良的泛化能力和预测功能。     

模糊神经网络在时间序列预测中的应用

文中提出了将模糊聚类与梯度算法相结合的一种改进的训练模糊神经网络的混合型算法。模拟结果表明，模糊神经网络可以成功地用于时间序列的预测，模糊神经网络的训练速度与模拟精度都优于传统多层ＢＰ网络。     

FKCN优化的RBF神经网络

ＦＫＣＮ（Ｆｕｚｚｙ Ｋｏｈｏｎｅｎ ｃｌｕｓｔｅｒ ｎｅｔｗ ｏｒｋ）将模糊隶属度的概念用于Ｋｏｈｏｎｅｎ 神经网络的学习和更新策略中,改善了Ｋｏｈｏｎｅｎ 网络的性能,是一种更为快速有效的聚类网络。作者将ＦＫＣＮ用于优化ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌｂａｓｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络基函数的中心,并将优化后的ＲＢＦ网络用于曲线拟合和非线性时间序列预测,同时与基于Ｃ－ＭＥＡＮＳ的ＲＢＦ网络进行比较。实验结果表明：采用ＦＫＣＮ优化的ＲＢＦ网络具有更好的拟合和预测能力,尤其在曲线拟合实验中,ＦＫＣＮ优化的ＲＢＦ网络可以达到最小学习误差,比Ｃ－ＭＥＡＮＳ的网络小一个数量级,可见用ＦＫＣＮ优化ＲＢＦ神经网络可以较好地提高ＲＢＦ神经网络的性能。     

基于改进的RBF网络的混沌时间序列预测

为使传统的时间序列预测适合于非线性系统的时间序列建模与预测 ,提出了一种改进的RBF神经网络 ,并采用该网络对混沌时间序列进行预测。通过实例计算 ,预测效果较好。     

Improved CBP Neural Network Model with Applications in Time Series Prediction

Circular back-propagation neural network (CBP) put forward by Sandro Ridella and Stefano Rovetta, a generalized model of multi-layer perceptron (MLP), possesses strong capabilities of generalization and adaptation to unknown inputs. And they can flexibly construct vector quantization (VQ) and radial basis function (RBF) networks under the CBP framework. With the original structure of CBP remaining unchanged, in this Letter a more generalized network model ICBP (Improved Circular Back-Propagation Neural Network) was designed by adding an extensive node with quadratic form to the original CBP inputs and endowing fixed values to the weights between this node and all the hidden nodes. An interesting property of ICBP is that although it has less adaptable weights, it is better in generalization and adaptability than CBP. Moreover, in order to partially solve the problem of local minima, we adopt the method of adding controlled noise to desired outputs. Finally, ithas been proved by experiments that ICBP is better than CBP in the capabilities of forecasting and function approximation.     

逆系统方法的径向基函数网络实现

研究采用径向基函数网络（ＲＢＦＮ）构造系统逆控制器的工程实现问题，同时给出该直接逆动态控制器存在的充分条件。为进一步改善基于ＲＢＦＮ的直接逆动态控制器的动态性能，对该伪逆系统进行ＰＩＤ综合。仿真研究表明，以ＲＢＦＮ拟合对象逆过程的ＰＩＤ综合控制策略不仅能改善系统的动态性能，而且具有良好的参数鲁棒性能。     

基于遗传算法的RBF网络用于股票短期预测

采用改进的遗传算法（GA）优化径向基函数（RBF）网络,提出了一种新颖的确定RBF网络参数的方法,并用优化的RBF网络用于股票的短期预测,其结果与实际值吻合效果较好,证明了该方法的有效性。     

RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用

本文从径向基函数神经网络的特点着手，分析了该网络存在的问题，并且对网络径向基函数中心的选取，计算以及网络的拓扑结构作了改进，最后用改进的径向基函数神经元网络对化工中的连接搅拌反应釜系统进行建模，结果表明方法有效。     

基于神经网络的时序预测模型研究

古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。     

基于CRBF神经网络的分类算法及应用

通过对CRBF的分析研究，提出一种基于CRBF神经网络的分类算法。采用数学模型和几何模型构造其应用模型，通过分类算法的训练过程修改应用模型中的相关参数，使得分类结果更趋合理。通过CENTUM3000和Visual Basic6.0平台开发了化工厂爆炸监控系统。实践表明，分类结果与监控设备运行结果吻合得很好，满足了工厂监控系统的实际需求，证明该分类算法和应用模型具有较高的理论和实用价值。     

径向基函数网络的功能分析与应用的研究

径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络权值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联。该文从径向基函数网络的结构入手,分别对其所具有的特点、权值训练、网络设计方法及其应用等方面,通过分析与实例,采用对比的方式,给予实验的验证。