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基于AMCDE优化RBF神经网络的PID参数整定研究
1
作者 刘悦婷 孔繁庭 +1 位作者 李西素 王园红 《贵州大学学报(自然科学版)》 2025年第1期42-49,90,共9页
针对工业过程中PID(proportional integral derivative)参数整定难的问题,提出一种带有存储机制的自适应变异交叉策略差分进化算法(adaptive mutation crossover strategy differential evolution algorithm with storage mechanism,AMC... 针对工业过程中PID(proportional integral derivative)参数整定难的问题,提出一种带有存储机制的自适应变异交叉策略差分进化算法(adaptive mutation crossover strategy differential evolution algorithm with storage mechanism,AMCDE)的神经网络算法RBF(radial basis function)整定PID控制器参数。首先,在差分进化算法(differential evolution algorithm,DE)中引入带有存储机制的策略,对种群的个体进行实时排序,充分利用当前种群的方向信息和搜索状态;其次,通过引入自适应变异交叉策略,实现自适应调整变异交叉概率因子,有效地避免种群在迭代后期陷入局部最优解;再次,采用AMCDE算法优化RBF的初始参数,接着由RBF在线辨识得到梯度信息;最后,根据梯度信息对PID的3个参数进行在线调整。仿真实验和某乳制品公司的加热炉温度控制实验表明:与IDE-RBF-PID、GODE-RBF-PID和MCOBDE-RBF-PID相比,AMCDE-RBF-PID控制器的调节时间分别降低了62.6%、55.3%、53.6%,超调量分别降低了79.3%、66.4%、64.7%,抗干扰性能分别提高了42.5%、15.3%、14.8%,控制精度分别提高了35.6%、12.3%、11.2%。由上述结果可知:AMCDE-RBF-PID控制器的动态性能更好,抗干扰性能更强,控制精度更高。 展开更多
关键词 自适应变异交叉策略 差分进化算法 rbf神经网络 PID参数整定
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基于RBF-PSO算法的浮筏隔振系统性能优化及轻量化设计 被引量：1
2
作者 徐明成 肖邵予 +1 位作者 王汝夯 张冠军 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第4期185-193,共9页
[目的]为了解决工程中浮筏隔振系统轻量化设计过程工作量大、迭代周期长的问题,提出一种基于RBF-PSO多目标优化算法的轻量化设计方法。[方法]以板架式浮筏隔振系统为研究对象,基于ANSYS APDL建立有限元模型并分析其隔振性能和抗冲击性... [目的]为了解决工程中浮筏隔振系统轻量化设计过程工作量大、迭代周期长的问题,提出一种基于RBF-PSO多目标优化算法的轻量化设计方法。[方法]以板架式浮筏隔振系统为研究对象,基于ANSYS APDL建立有限元模型并分析其隔振性能和抗冲击性能。通过试验测试浮筏的隔振性能,并与数值仿真结果进行对比,验证数值仿真结果的准确性;采用完全有限差分法,对浮筏隔振系统进行参数灵敏度分析,通过灵敏度分析结果选择设计变量,并基于RBF-PSO多目标优化算法对浮筏进行轻量化设计。[结果]研究结果表明:轻量化设计后,筏架质量为63.03kg,相较原筏架减重31.92%。与此同时,浮筏隔振系统的隔振性能提升了2.48dB,设备的抗冲击性能也有所提升。RBF-PSO多目标优化算法优化值与数值仿真计算值误差小于1%。[结论]RBF-PSO多目标优化算法可有效应用于浮筏隔振系统的轻量化设计中。 展开更多
关键词 浮筏隔振系统 隔振 灵敏度分析 rbf神经网络 粒子群算法 轻量化设计
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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
3
作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页
为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(rbf) 突发水污染 安全评价 内陆河
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基于自适应RBF神经网络的小型铅铋快堆堆芯热工水力参数预测方法研究
4
作者 吴红 赵亚楠 +2 位作者 赵鹏程 曾深权 于涛 《核科学与工程》 北大核心 2025年第5期869-877,共9页
为实现准确、高效预测铅铋快堆关键热工参数,提高铅铋快堆热工安全评价能力,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的铅铋快堆燃料元件表面温度预测方法。利用子通道分析程序SUBCHANFLOW建立小型铅铋快堆SPALLER-100堆芯子通道模... 为实现准确、高效预测铅铋快堆关键热工参数,提高铅铋快堆热工安全评价能力,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的铅铋快堆燃料元件表面温度预测方法。利用子通道分析程序SUBCHANFLOW建立小型铅铋快堆SPALLER-100堆芯子通道模型,以计算得到的2000组堆芯功率分布和各冷却剂流道质量流量分布数据作为训练样本,对自适应RBF神经网络模型进行训练,实现对铅铋快堆燃料元件表面温度的预测。通过对比,证明了自适应RBF神经网络方法的有效性、优越性和泛化能力。研究表明:自适应RBF神经网络方法预测燃料包壳最高温度相对误差不超过0.5%,可用于铅铋快堆热工水力参数的快速预测。 展开更多
关键词 铅铋快堆 rbf神经网络 自适应算法 燃料包壳最高温度
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基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
5
作者 刘文博 杨喜娟 +1 位作者 王力 李子奇 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期148-155,共8页
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为... 为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为输入层参数和界面粘结强度作为输出层参数,分别建立RBFNN和SSA-RBFNN模型。通过平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R 2)等指标,将2种机器学习模型与6种现有公式进行比较,评估它们在预测精度和稳定性方面的表现。研究结果表明:2种机器学习模型比公式精度更高。其中,SSA-RBFNN模型有更好的预测性能,更有助于高效预测CFST的界面粘结强度。研究结果可为CFST结构工程设计提供相应的预测方法和技术支持,可以帮助工程师在设计和施工过程中更好地评估结构的承载能力和安全性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 麻雀搜索算法 钢管混凝土 界面粘结强度 机器学习模型
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基于改进北方苍鹰算法的RBF-PID海参热泵干燥温度控制
6
作者 肖扬 李占英 张鹏飞 《大连工业大学学报》 2025年第1期73-78,共6页
针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在... 针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在传统北方苍鹰算法加入Tent混沌映射,优化初始种群均匀性、遍历性,在第二阶段采用非线性自适应半径,并在第二阶段结束后加入差分进化算法以增加个体搜索广度的方法,增强了算法搜索最优解的能力。采用改进的北方苍鹰算法(INGO)优化RBF神经网络参数,搭建了INGO-RBF-PID温度控制算法。消融实验结果表明,在2%误差范围内,该算法的稳定性和快速性均优于传统的PID、RBF-PID和未改进的NGO-RBF-PID。在S7-1200 PLC中进行仿真验证,该算法对于温度控制系统具有较好的性能,可为海参干燥系统提供支持。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 rbf神经网络 PID控制 可编程控制器
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基于RBF神经网络的电机轴承故障诊断 被引量：1
7
作者 乔维德 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2025年第4期35-41,共7页
为诊断电机轴承故障,建立了一种基于小波包分解法、蝙蝠-蛙跳算法及改进粒子群算法的电机轴承故障诊断径向基函数(RBF)神经网络模型。电机轴承故障信号特征向量通过小波包分解法提取,将蝙蝠-蛙跳算法用于RBF神经网络初始结构参数优化,... 为诊断电机轴承故障,建立了一种基于小波包分解法、蝙蝠-蛙跳算法及改进粒子群算法的电机轴承故障诊断径向基函数(RBF)神经网络模型。电机轴承故障信号特征向量通过小波包分解法提取,将蝙蝠-蛙跳算法用于RBF神经网络初始结构参数优化,采用改进粒子群算法和电机故障样本对RBF神经网络进行训练和测试。仿真实验表明该模型诊断电机轴承故障优势明显,诊断速度快,诊断准确性好、精度高,满足电机轴承故障有效诊断的需要,具有一定的参考价值与应用前景。 展开更多
关键词 电机轴承故障 rbf神经网络 小波分析 蝙蝠-蛙跳算法
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基于RBF-PSO的垃圾焚烧炉炉温优化控制研究
8
作者 张熙 罗军 +2 位作者 林钦 薛瑞林 甘桂祥 《自动化应用》 2025年第11期266-268,273,共4页
在垃圾焚烧炉的运行过程中,炉温是重要参数。因此,维持正常稳定的炉温是垃圾焚烧炉稳定、经济运行良好以及保证垃圾焚烧处理效果和抑制污染物生成的关键。分析了影响垃圾焚烧炉炉温的因素,采用RBF神经网络和粒子群优化算法建立了垃圾焚... 在垃圾焚烧炉的运行过程中,炉温是重要参数。因此,维持正常稳定的炉温是垃圾焚烧炉稳定、经济运行良好以及保证垃圾焚烧处理效果和抑制污染物生成的关键。分析了影响垃圾焚烧炉炉温的因素,采用RBF神经网络和粒子群优化算法建立了垃圾焚烧炉的工况寻优模型,同时结合燃烧段一次风流量多元线性回归控制模型,对垃圾焚烧炉炉温进行优化控制,并在这些模型的基础上进行了仿真实验。研究表明,RBF-PSO能适应垃圾焚烧炉炉温控制的要求,增强炉温控制的稳定性。 展开更多
关键词 垃圾焚烧 炉膛温度 rbf神经网络 粒子群优化算法
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基于RBF神经网络的飞机油量计算方法
9
作者 罗云鹤 赵铮 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期26-33,共8页
针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优... 针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优化训练样本质量,改进神经网络训练算法提高对输入数据误差容错性,采用遗传算法优化神经网络设计参数,有效提升了RBF神经网络在油量计算中的泛化能力和训练效率。经某型飞机燃油箱计算实例和地面试验验证表明,油箱模型数据离散方法能更为准确描述油箱体积特性,与等距切割方法相比测试样本插值计算均方根误差下降34.8%。构建的RBF神经网络具有较好的计算精度,计算效率较插值计算方法提升了约5倍。改进算法与正交最小二乘法(OLS)算法相比,当输入参数存在误差时测试样本预估均方根误差下降61.5%,容错性明显提升,具有工程实用价值。 展开更多
关键词 飞机燃油测量 油量计算方法 rbf神经网络 油箱体积特性
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基于WPA-RBF算法的六维力传感器解耦方法研究
10
作者 李坤汝 侯晓娟 +1 位作者 王喆 何剑 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第11期13-18,30,共7页
针对传统径向基函数(RBF)神经网络在六维力传感器解耦训练中泛化能力弱、对初始参数依赖性强等问题,提出一种基于狼群算法优化(WPA)的RBF神经网络。通过在参数空间中寻找初始参数的最优解,显著提升网络的收敛速度,并缓解局部极值与振荡... 针对传统径向基函数(RBF)神经网络在六维力传感器解耦训练中泛化能力弱、对初始参数依赖性强等问题,提出一种基于狼群算法优化(WPA)的RBF神经网络。通过在参数空间中寻找初始参数的最优解,显著提升网络的收敛速度,并缓解局部极值与振荡问题。将该算法应用于六维力传感器的输出解耦,并与BP神经网络和传统RBF神经网络进行性能对比分析。实验结果表明:基于WPA优化RBF神经网络解耦算法的均方误差为0.15,最大Ⅰ类误差为1.925,比优化前均提升了40%,且其他性能指标均优于其他2种对比算法,可以显著提高六维力传感器的解耦精度和训练效率。 展开更多
关键词 六维力传感器 狼群算法 rbf神经网络 径向基函数 非线性解耦 维间解耦
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AVA-RBF 模型在变电站通信网络故障诊断中的应用与性能分析
11
作者 姚德才 《通信电源技术》 2025年第17期201-203,共3页
为提高变电站通信网络故障诊断的准确性和实时性,文章提出一种基于自适应变异算法(Adaptive Variation Algorithm,AVA)优化的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络故障诊断模型。该模型通过引入自适应变异机制优化RBF网络参数... 为提高变电站通信网络故障诊断的准确性和实时性,文章提出一种基于自适应变异算法(Adaptive Variation Algorithm,AVA)优化的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络故障诊断模型。该模型通过引入自适应变异机制优化RBF网络参数,构建了包含数据预处理、特征提取和诊断决策的分层架构。实验结果表明,该模型对网络通信故障、硬件故障、软件故障和复合故障的诊断准确率分别达到96.5%、94.8%、93.2%和92.1%,误报率和漏报率均控制在5%以内。研究表明,AVA-RBF模型在变电站通信网络故障诊断中具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 变电站通信网络 故障诊断 径向基函数(rbf)神经网络 自适应变异算法(AVA)
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基于差分进化算法优化RBF神经网络的雷电过电压识别
12
作者 甄杰豪 《山西电子技术》 2025年第4期47-49,54,共4页
为了提高变电站雷电过电压识别结果的正确率,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的雷电过电压识别方法。针对不同过电压波形进行了分析,采用差分进化算法确定RBF神经网络的最优参数,构建了基于差分算法优化RBF神经网络的过电压... 为了提高变电站雷电过电压识别结果的正确率,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的雷电过电压识别方法。针对不同过电压波形进行了分析,采用差分进化算法确定RBF神经网络的最优参数,构建了基于差分算法优化RBF神经网络的过电压识别模型。采用实际过电压监测数据进行仿真分析,结果表明,基于此所提方法只出现了1次错误,过电压识别结果的准确率高达97.5%,远高于BP神经网络和支持向量机,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 过电压 识别 差分进化算法 rbf神经网络
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基于RBF神经网络的车门耐撞性优化设计
13
作者 冷川 刘家员 《汽车实用技术》 2025年第21期31-37,共7页
文章应用径向基函数(RBF)神经网络与多目标遗传算法,对汽车车门进行高效的耐撞性优化设计。在HyperMesh软件中建立车门侧面碰撞的有限元模型,对其进行耐撞性分析。以车门关键部件厚度为设计变量,采用哈默斯雷试验设计方法生成分布合理... 文章应用径向基函数(RBF)神经网络与多目标遗传算法,对汽车车门进行高效的耐撞性优化设计。在HyperMesh软件中建立车门侧面碰撞的有限元模型,对其进行耐撞性分析。以车门关键部件厚度为设计变量,采用哈默斯雷试验设计方法生成分布合理的样本点进行计算,对计算结果应用RBF神经网络方法构建了车门质量、吸能值、最大碰撞力和侵入量的近似模型。以车门吸能值最大与质量最小为目标,以车门最大碰撞力与侵入量为约束,应用多目标遗传算法对近似模型进行优化设计。优化后的车门在最大碰撞力与侵入量均减少的情况下,吸能值提高了29.33%,质量减少了8.5%,耐撞性得到提高,且设计时间得到有效缩短。 展开更多
关键词 车门 耐撞性 优化设计 rbf神经网络 多目标遗传算法
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基于FA-RBF模型的无人机点云孔洞修补
14
作者 芦燊 田辉 《测绘与空间地理信息》 2025年第10期188-191,共4页
针对无人机点云数据中存在孔洞的问题,本文提出一种基于萤火虫算法(Firefly Algorithm)优化径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的无人机点云孔洞修补方法。该方法借助FA对RBF神经网络的权值与阈值进行优化,解决RBF神经网... 针对无人机点云数据中存在孔洞的问题,本文提出一种基于萤火虫算法(Firefly Algorithm)优化径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的无人机点云孔洞修补方法。该方法借助FA对RBF神经网络的权值与阈值进行优化,解决RBF神经网络参数选取困难、易陷入局部极值等问题。选取某市郊区的无人机点云数据作为试验数据进行试验,对比本文提出FA-RBF模型、RBF神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)的无人机点云孔洞修补结果,试验结果表明,本文提出的基于FA-RBF模型的无人机点云孔洞修补精度要优于对比算法,具有更高的稳定度与适应度,能够很好地保留复杂局部区域特征。 展开更多
关键词 无人机点云 孔洞修补 萤火虫算法 rbf神经网络 精度对比
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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究
15
作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页
近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向基函数神经网络 风速预测 精度分析
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基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用 被引量：16
16
作者 刘建 王琪洁 +1 位作者 王小辉 张昊 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2013年第2期143-145,共3页
本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化... 本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。 展开更多
关键词 rbf神经网络 遗传算法 高程拟合
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基于SA-RBF神经网络的冲压成形拉延筋优化 被引量：9
17
作者 谢延敏 唐维 +2 位作者 黄仁勇 熊文诚 卓德志 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期970-976,993,共8页
为提高神经网络预测精度,利用模拟退火算法对基于k-均值聚类的RBF(radical basis function)神经网络进行了结构优化.首先,以NUMISHEET 02翼子板冲压成形为研究对象,以6条等效拉延筋力作为输入变量,基于Spearman相关分析和拉丁超立方抽... 为提高神经网络预测精度,利用模拟退火算法对基于k-均值聚类的RBF(radical basis function)神经网络进行了结构优化.首先,以NUMISHEET 02翼子板冲压成形为研究对象,以6条等效拉延筋力作为输入变量,基于Spearman相关分析和拉丁超立方抽样抽取相关性系数较小的数据作为SA-RBF(simulated annealing-RBF)神经网络的训练样本;其次,将训练样本进行Dynaform数值仿真,以起皱缺陷和拉裂缺陷建立的成形质量评价函数为目标函数,通过SA-RBF神经网络建立等效拉延筋力与目标函数间的非线性映射关系;再次,利用NSGA-II算法对其进行求解得到Pareto最前沿,通过灰色关联分析理论确定最佳拉延筋力;第三,利用优化的拉延筋力对翼子板成形进行数值仿真分析,成形极限图结果表明,优化后的成形件起皱显著减少,而且塑性变形更加均匀,提高了成形质量. 展开更多
关键词 拉延筋 模拟退火算法 rbf神经网络 NSGA-Ⅱ算法
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改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究 被引量：10
18
作者 石波 张冬青 +1 位作者 马开平 刘欢 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期310-314,共5页
我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算... 我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。 展开更多
关键词 大豆 价格 rbf 遗传算法
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RBF神经网络与NSGA-II混合算法用于±1 100kV穿墙套管3维电场模拟及内屏蔽结构优化 被引量：24
19
作者 张施令 彭宗仁 +3 位作者 杜进桥 李乃一 胡伟 邓志祥 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1847-1857,共11页
±1 100 kV特高压穿墙套管是直流输电系统中的重要设备,但目前对其3维静电场模拟和内屏蔽层结构智能优化鲜有报道。鉴于此,以特高压穿墙套管及其内屏蔽结构为研究对象,建立了3维有限元模型进行电场模拟。提出了应用径向基函数(RBF)... ±1 100 kV特高压穿墙套管是直流输电系统中的重要设备,但目前对其3维静电场模拟和内屏蔽层结构智能优化鲜有报道。鉴于此,以特高压穿墙套管及其内屏蔽结构为研究对象,建立了3维有限元模型进行电场模拟。提出了应用径向基函数(RBF)神经网络与NSGA-II混合算法对套管内屏蔽结构进行多目标优化,并运用经典显示函数验证了该算法的有效性。在此基础上,建立了穿墙套管内屏蔽结构的多目标优化数学模型,结合RBF神经网络与NSGA-II混合算法对内屏蔽结构进行了优化设计,使套管内屏蔽各关键位置处电场强度(简称场强)均满足控制要求。研究表明:与自由网格划分相比,体旋转扫掠网格划分可使有限元模型生成的节点数量降低58.2%;墙体和均压环对套管复合外套有较好的屏蔽作用,且高场强区主要集中在内屏蔽表面,优化后最高场强降低14.5%。3维电场模拟结果可为穿墙套管的设计、制造和运行提供数据和理论依据,且所提算法能较好地解决大场域、多介质复杂模型结构优化耗时较多的问题。 展开更多
关键词 ±1 100 kV 特高压 穿墙套管 有限元法 rbf 神经网络 NSGA-II算法
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基于遗传算法的模糊RBF神经网络对遥感图像分类 被引量：16
20
作者 杨剑 宋超峰 +1 位作者 宋文爱 张涛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第3期621-624,共4页
针对遥感图像分类的问题,提出一种通过遗传算法优化RBF(Radial basis function)模糊神经网络的方法对遥感图像进行分类.将模糊理论运用于RBF神经网络,克服其陷入局部极值点问题;再利用遗传算法确定最优的RBF模糊神经网络的权值和阈值,... 针对遥感图像分类的问题,提出一种通过遗传算法优化RBF(Radial basis function)模糊神经网络的方法对遥感图像进行分类.将模糊理论运用于RBF神经网络,克服其陷入局部极值点问题;再利用遗传算法确定最优的RBF模糊神经网络的权值和阈值,并对网络进行训练,来提高分类精度.为了测试其性能,在实验中将本文分类方法与RBF神经网络分类和SVM(Support Vector Machine)决策树分类方法进行对比,由实验结果可以证明:所提出的分类方法对遥感图像的分类精度达到96.56%,比起RBF神经网络、SVM决策树分类方法,分类精度有所提高. 展开更多
关键词 模糊逻辑 rbf神经网络 遗传算法 遥感图像分类
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