基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测 被引量：14

1

作者 赵登福 张涛 +2 位作者 杨增辉 谷庆利 夏道止 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期33-36,共4页

提出了应用混合 GN( Gauss- Newton) - BFGS( Broyden- Fletcher- Goldfarb- Shanno)法进行RBF(径向基函数 )神经网络学习的算法。这种方法结合 GN法与 BFGS法的特点 ,既尽可能地利用了问题本身的特殊结构 ,又能取得超线性甚至二次渐近... 提出了应用混合 GN( Gauss- Newton) - BFGS( Broyden- Fletcher- Goldfarb- Shanno)法进行RBF(径向基函数 )神经网络学习的算法。这种方法结合 GN法与 BFGS法的特点 ,既尽可能地利用了问题本身的特殊结构 ,又能取得超线性甚至二次渐近收敛率 ,因此有效地提高了学习效率。在学习过程中 ,利用该方法能够区分零残量和非零残量 ,并利用这种特点进行隐层神经元数目的自动调整 ,从而可以保证神经网络的学习能力和推广能力。多个实际电网的负荷预测结果表明 ,该方法同神经网络的其他算法相比 ,具有训练时间短。 展开更多

关键词 GN-BFGS算法 rbf神经网络 短期负荷预测 电网 电力系统 学习效率

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改进的RBF神经网络在港口集装箱吞吐量预测中的应用 被引量：9

2

作者 程蓉 吴国付 张玉洁 《水运工程》 北大核心 2004年第8期12-14,共3页

本文首先分析了RBF神经网络结构的基础,指出基函数中心的确定是影响网络精度的重要因素。在分析常用中心确定算法的基础上,提出了一种改进算法,给出了算法的具体实现过程。并将改进的RBF算法用于对港口集装箱吞吐量的预测评价,应用成果... 本文首先分析了RBF神经网络结构的基础,指出基函数中心的确定是影响网络精度的重要因素。在分析常用中心确定算法的基础上,提出了一种改进算法,给出了算法的具体实现过程。并将改进的RBF算法用于对港口集装箱吞吐量的预测评价,应用成果表明此优化神经网络用于集装箱吞吐量预测结果更加合理,精度有很大提高,有着广泛的应用前景。 展开更多

关键词 rbf 算法 集装箱吞吐量 预测

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基于RBF神经网络滑坡灾害发生概率预报方法 被引量：13

3

作者 李璐 温宗周 +2 位作者 张阳阳 董勋凯 王真 《西安工程大学学报》 CAS 2017年第4期521-526,共6页

为了解决滑坡传统预报中参数单一问题,基于RBF神经网络,采用MIV算法进行成灾因子的筛选;通过因子的历史数据训练、泛化建立模型;最后,模型经过自学习功能,输出滑坡成灾概率结果,并与预警等级相结合进行预报功能.以汉阴县滑坡灾害为例验... 为了解决滑坡传统预报中参数单一问题,基于RBF神经网络,采用MIV算法进行成灾因子的筛选;通过因子的历史数据训练、泛化建立模型;最后,模型经过自学习功能,输出滑坡成灾概率结果,并与预警等级相结合进行预报功能.以汉阴县滑坡灾害为例验证模型的预测结果.结果表明,预测与实际结果吻合度达到91.12%,表明该方法具有一定的可行性. 展开更多

关键词 滑坡 rbf神经网络 MIV算法 预报模型

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基于RBF神经网络的铁路沿线短时风速预测方法 被引量：7

4

作者 王瑞 史天运 王彤 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期132-134,共3页

对实测风速数据进行Kalman滤波,去除实测风速数据的偏差;通过归一化处理,消除数据中的冗余成分;针对RBF神经网络的预测误差会随着时间的推移而增大的问题,采用滚动式训练方法在线训练RBF神经网络;用训练好的RBF神经网络进行风速预测,再... 对实测风速数据进行Kalman滤波,去除实测风速数据的偏差;通过归一化处理,消除数据中的冗余成分;针对RBF神经网络的预测误差会随着时间的推移而增大的问题,采用滚动式训练方法在线训练RBF神经网络;用训练好的RBF神经网络进行风速预测,再对预测结果进行反归一化处理,得到最终的预测风速。仿真结果表明,运用基于RBF神经网络的铁路短时风速预测方法对短时风速进行预测,最大相对误差仅为5.92%,可满足铁路防灾安全监控系统中风速预测子系统的要求。 展开更多

关键词 短时风速预测 Kalrnan滤波 rbf神经网络 滚动算法

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基于DA-RBF模型的微电网负荷预测研究 被引量：4

5

作者 王蒙 王飞 《四川轻化工大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期42-47,共6页

针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化。利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建... 针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化。利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建出DA-RBF的微电网负荷预测模型。使用夹角余弦法对负荷数据进行夹角余弦的计算从而获得相似日,确定模型的训练集和测试集数据,以此来降低数据本身对模型精度的影响。然后将选择的数据放入模型中进行仿真实验,并选择平均百分比误差(MAPE)来衡量模型精度的高低,将预测结果同DA-BP、CEEMD-RSVPSO-KELM、CPSO-LSSVM及AMPSO-BP作比较,DA-RBF的MAPE均最低,由此证明了DA-RBF在微电网负荷预测上的可行性及优越性。 展开更多

关键词 负荷预测 预测模型 蜻蜓算法 rbf神经网络 相似日 平均百分比误差

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基于RBF神经网络的短期负荷预测 被引量：4

6

作者 王黎明 王艳松 《电气技术》 2007年第4期53-55,共3页

针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。

关键词 短期负荷预测 rbf网络 遗传算法

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遗传算法优化的RBF神经网络模型在公路隧道群交通事故微观预测中的应用 被引量：6

7

作者 易富君 韩直 邓卫 《交通运输工程与信息学报》 2012年第1期64-72,共9页

本文根据构建的遗传算法优化的RBF神经网络模型,提出了公路隧道群交通事故微观预测方法,对以任意断面为中心的单元长度内的交通事故率进行合理预测,为公路隧道群事故多发点的鉴别及预防管理措施的制定提供理论支撑。最后,以西汉高速公... 本文根据构建的遗传算法优化的RBF神经网络模型,提出了公路隧道群交通事故微观预测方法,对以任意断面为中心的单元长度内的交通事故率进行合理预测,为公路隧道群事故多发点的鉴别及预防管理措施的制定提供理论支撑。最后,以西汉高速公路隧道群区段为例,以调研所得的交通事故微观预测模型参数基础资料,运用本文构建的预测模型进行工程实践应用分析,同时与传统的RBF神经网络预测结果进行对比,分析说明遗传算法优化的RBF神经网络预测模型的科学性及可行性效果良好。 展开更多

关键词 公路隧道群 交通事故微观预测 遗传算法 rbf神经网络

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基于优化RBF网络的港口船舶交通流量预测 被引量：14

8

作者 郝勇 王怡 《中国航海》 CSCD 北大核心 2014年第2期81-84,117,共5页

港口船舶交通流量预测能为港口规划、交通管理提供决策支持。RBF神经网络在交通流预测领域有着广泛的应用,但其在网络权值等参数的选取算法上存在缺陷。遗传算法具有全局搜索速度快的优点,利用该算法对RBF神经网络的权值进行遗传操作,... 港口船舶交通流量预测能为港口规划、交通管理提供决策支持。RBF神经网络在交通流预测领域有着广泛的应用,但其在网络权值等参数的选取算法上存在缺陷。遗传算法具有全局搜索速度快的优点,利用该算法对RBF神经网络的权值进行遗传操作,可获得具有一定遍历性的初始权值。文章尝试将基于遗传算法优化的RBF神经网络应用到港口船舶交通流量预测领域并以芜湖港为例进行验证。结果显示,优化后的RBF神经网络的预测误差比普通的RBF神经网络小5%左右,表明优化后的RBF神经网络计算量更小、识别速度更快、预测误差更小,在港口船舶交通流量预测领域具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 水路运输 船舶交通流量 rbf神经网络 遗传算法 港口 预测

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基于RBF算法的机房网络流量预测 被引量：1

9

作者 孙遒 《现代电子技术》 2011年第14期93-95,共3页

为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了... 为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了基于Matlab 6.5环境下的RBF神经网络客运量预测模型。验证结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高,计算速度较快。 展开更多

关键词 神经网络 网络流量 预测rbf算法 BP算法

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股票的GA-RBF预测模型 被引量：2

10

作者 王铭泽 关新红 +1 位作者 闫吉府 王琳 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第7期970-973,共4页

针对股票市场中价格序列是一个复杂的非线性动态系统,同时难以实现准确预测的问题,采用RBF神经网络方法,利用其较强的非线性处理能力进行股票价格预测研究,同时利用具有全局搜索能力的遗传算法对RBF神经网络进行优化研究,得到性能更加... 针对股票市场中价格序列是一个复杂的非线性动态系统,同时难以实现准确预测的问题,采用RBF神经网络方法,利用其较强的非线性处理能力进行股票价格预测研究,同时利用具有全局搜索能力的遗传算法对RBF神经网络进行优化研究,得到性能更加优越的神经网络模型.分别使用传统RBF神经网络和遗传算法优化后的RBF神经网络进行股票价格预测,实验结果表明:利用遗传算法优化后的RBF神经网络在网络的结构和逼近性能上都有明显改进和提高,能够有效地反映股票价格的波动特性,提高股价预测的准确性.该研究成果对股票市场规律的研究具有一定的参考价值和指导意义. 展开更多

关键词 rbf神经网络 遗传算法 股票 价格 预测模型 收敛性

原文传递

基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测 被引量：21

11

作者 管硕 高军伟 +2 位作者 张彬 刘新 冷子文 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2014年第2期20-23,共4页

针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值... 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。 展开更多

关键词 rbf神经网络 交通流 预测模型 K-均值聚类算法

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基于MPSO-RBF的瓦斯涌出量预测研究 被引量：2

12

作者 付华 舒丹丹 荆晓亮 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第10期2625-2627,共3页

我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化算法(MPSO-RBF算法),即将PSO算法的... 我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化算法(MPSO-RBF算法),即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了瓦斯预测模型;仿真与实际数据验证表明,优化算法所求的最优解具有良好的收敛能力,瓦斯涌出量的预测结果与实际值的误差在+1.44%至-0.63%之间,改进的粒子群算法优化的RBF神经网络对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。 展开更多

关键词 rbf神经网络 改进的PSO算法 瓦斯预测

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一种改进的RBF神经网络在预测虫害中的应用研究 被引量：7

13

作者 韦艳玲 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第1期136-139,156,共5页

针对神经网络在小样本预测时存在泛化能力降低的问题,提出了一种改进的RBF神经网络预测虫害的方法。这种方法结合了模糊聚类可以对样本进行去噪及RBF神经网络推理,具有速度快、无局部极小问题存在的优点。同时提出一种对RBF的中心、宽... 针对神经网络在小样本预测时存在泛化能力降低的问题,提出了一种改进的RBF神经网络预测虫害的方法。这种方法结合了模糊聚类可以对样本进行去噪及RBF神经网络推理,具有速度快、无局部极小问题存在的优点。同时提出一种对RBF的中心、宽度和权值进行调整的RBF神经网络的学习算法。仿真结果表明,该方法能有效解决对小样本预测虫害的模糊性、相关性和非线性问题。而且预测结果准确,简单实用,效果较好。为农业预测虫害提供了一种新的预测方法,对促进农业生产的稳步发展和农民增产增收,都能够产生积极的作用。 展开更多

关键词 rbf神经网络 学习算法 虫害 预测

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基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测 被引量：5

14

作者 杨胡萍 白慧 +1 位作者 刘家学 张力 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期204-207,共4页

提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素... 提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,预测结果表明该算法具有一定实用性. 展开更多

关键词 短期负荷预测 交替梯度算法 径向基函数(rbf)神经网络 电力系统

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基于非线性主成分分析和GA-RBF的高速公路交通量预测方法 被引量：18

15

作者 雷定猷 马强 +1 位作者 徐新平 刘青意 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期210-217,共8页

为了提高高速公路交通量的预测精度,综合考虑高速公路交通量的高度非线性和受多因素影响的特征,提出一种基于非线性主成分分析和GA-RBF神经网络(NPCA-GA-RBF)的高速公路交通量预测方法;确定了高速公路交通量的主要影响指标,运用非线性... 为了提高高速公路交通量的预测精度,综合考虑高速公路交通量的高度非线性和受多因素影响的特征,提出一种基于非线性主成分分析和GA-RBF神经网络(NPCA-GA-RBF)的高速公路交通量预测方法;确定了高速公路交通量的主要影响指标,运用非线性主成分分析法降低高速公路交通量影响指标的维数及其相关性,用少数主成分代替原有的多指标,以简化神经网络结构;利用GA优化RBF神经网络的参数,进一步提高交通量的预测精度;以普洱市某高速公路为例,对交通量预测方法进行实例验证。分析结果表明:2组试验GA-RBF和NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别比RBF方法降低1.62%、3.53%和2.27%、3.32%,说明GA优化RBF神经网络能提高RBF方法的交通量预测精度;与GA-RBF方法相比,2组试验NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别降低了1.91%、1.05%,其交通量预测值更接近实际交通量,预测结果更为可靠,表明非线性主成分分析法消除了指标的相关性,进一步提高了交通量预测精度,减少了交通量预测复杂度。可见,NPCA-GA-RBF方法具有更高的交通量预测精度,能为高速公路的良好管理提供可靠的决策依据,满足高速公路合理运营管理的客观需求。 展开更多

关键词 交通量 预测方法 高速公路 rbf神经网络 非线性主成分分析 遗传算法

原文传递

基于混合优化的RBF神经网络模型研究 被引量：5

16

作者 罗芳琼 《计算机与现代化》 2013年第7期51-55,共5页

根据我国居民消费价格指数的非线性特征及RBF神经网络参数难以确定的问题,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚类、梯度下降法相结合,激活函数为高斯函数、反常S型函数和拟多二次函数的线性组合形式的混合优化RBF神经网络模型,同时运... 根据我国居民消费价格指数的非线性特征及RBF神经网络参数难以确定的问题,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚类、梯度下降法相结合,激活函数为高斯函数、反常S型函数和拟多二次函数的线性组合形式的混合优化RBF神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行拟合和预测。实验结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数拟合和预测这一问题,预测精度比单独使用一种算法和基于高斯函数的混合算法都高,具有一定的普遍适用性。 展开更多

关键词 径向基神经网络 优化混合算法 居民消费价格指数预测

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基于RBF神经网络的城市需水量预测研究 被引量：7

17

作者 张俊艳 韩文秀 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第2期90-93,共4页

鉴于RBF神经网络强大的非线性逼近能力及能够避免陷入局部最优的特点,建立了基于RBF神经网络的城市需水量预测模型,为提高神经网络的收敛速度及精度,利用退火遗传算法对网络进行了优化,并以天津市的城市需水量预测为例,进行了实例研究。

关键词 rbf神经网络 需水量 模拟退火 预测

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一种基于优化的RBF神经网络交通流预测新算法 被引量：6

18

作者 杨建华 郎宝华 《计算机与数字工程》 2010年第9期127-129,139,共4页

提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿... 提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:改进的RBF网络用于交通流预测中具有可靠的精度和较好的收敛速度,具有广阔的应用推广前景。 展开更多

关键词 遗传算法 rbf神经网络 参数优化 交通流量预测

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一种RBF神经网络的混合学习算法在CPI中的应用 被引量：4

19

作者 罗芳琼 《计算机与数字工程》 2012年第4期8-11,共4页

根据RBF神经网络最常用的OLS算法、K-均值聚类算法和梯度下降训练学习算法,提出了一种基于正交最小二乘K-均值聚类梯度下降优化的RBF神经网络的混合算法。该算法克服了单一某种训练方法的不足,发挥了混合算法的长处,进行了CPI预测的仿... 根据RBF神经网络最常用的OLS算法、K-均值聚类算法和梯度下降训练学习算法,提出了一种基于正交最小二乘K-均值聚类梯度下降优化的RBF神经网络的混合算法。该算法克服了单一某种训练方法的不足,发挥了混合算法的长处,进行了CPI预测的仿真实验。结果证明:该方法是有效实用。 展开更多

关键词 rbf神经网络 优化混合算法 CPI预测

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一种基于改进型RBF神经网络的非线性时间序列预测模型 被引量：1

20

作者 陈海英 《湖南工程学院学报（自然科学版）》 2015年第1期41-43,47,共4页

RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模... RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模型非常适合非线性时间序列的预测,是可行的、精准的、有效的. 展开更多

关键词 时间序列预测模型 rbf神经网络 遗传算法

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