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采用小波分析和神经网络的短期风速组合预测 预览
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作者 常雨芳 张力 +1 位作者 谢昊 刘光裕 《华侨大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期556-560,共5页
为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合... 为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合神经网络预测,低频分量采用合适的单一模型直接进行预测;将各预测值叠加得到最终预测值.算例分析表明:相较于单一预测模型,所提方法的预测精度得到大幅提升,更加贴近实际风速曲线,预测结果更具可靠性. 展开更多
关键词 短期预测 小波分析 径向神经网络 ELMAN神经网络 广义回归神经网络
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基于SVM的RBF网络在农机总动力预测中的应用 预览
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作者 吴志辉 王福林 董志贵 《农机化研究》 北大核心 2019年第9期21-27,共7页
径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔... 径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔原理和结构风险最小化原则为前提,利用核方法把输入空间的样本映射到高维特征空间完成聚类工作来确定基函数的数量。采用改进的方法训练的径向基神经网络对黑龙江省农机总动力进行非线性时间序列预测,结果表明:改进的网络在确定网络结构、学习速度和提高网络预测精度方面都有较好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机聚类 径向函数 径向神经网络 非线性时间序列预测 农机总动力
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多组群教学优化算法-神经网络-支持向量机组合模型在径流预测中的应用 预览
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作者 崔东文 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2019年第4期41-48,84共9页
采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN... 采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN)、径向基神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)模型单元的组合模型的最佳模型参数和组合权重系数,提出MGTLO-GRNN-RBF、MGTLO-GRNN-SVM、MGTLO-RBF-SVM、MGTLO-GRNN-RBF-SVM 4种组合预测模型,以新疆伊犁河雅马渡水文站和云南省某水文站年径流量预测为例进行了实例分析,并将预测结果与MGTLO-GRNN、MGTLO-RBF、MGTLO-SVM和GRNN、RBF、SVM 6种单一模型的结果进行对比分析。结果表明:MGTLO算法寻优精度优于TLBO、SFLA、DE和PSO算法,具有较好的收敛速度和全局极值寻优能力;组合模型融合了MGTLO算法与GRNN、RBF、SVM模型单元的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于单一模型;MGTLO算法能有效优化各组合模型的相关参数和权重系数,MGTLO-GRNN-RBF-SVM模型预测精度最高。 展开更多
关键词 径流预测 多组群教学优化算法 广义回归神经网络 径向神经网络 支持向量机 参数优化
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基于径向基神经网络的盐水中CO2溶解度模型
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作者 严巡 孙敬 +1 位作者 刘德华 钟一平 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第18期147-152,共6页
确定盐水中CO2的溶解量对CO2地质封存潜力和外溢风险评估至关重要,经典溶解度模型建立在热力学平衡定律上,具有一定的限制性,而RBF径向基人工神经网络具有很强的泛化能力,能够关联复杂变量之间的映射关系.利用收集到的实验数据建立了RB... 确定盐水中CO2的溶解量对CO2地质封存潜力和外溢风险评估至关重要,经典溶解度模型建立在热力学平衡定律上,具有一定的限制性,而RBF径向基人工神经网络具有很强的泛化能力,能够关联复杂变量之间的映射关系.利用收集到的实验数据建立了RBF神经网络用于预测盐水中CO2的溶解度,和之前已经建立的BP神经网络模型对比,将实验数据、RBF神经网络模型、BP神经网络预测结果、PR-DUAN模型以及亨利定律计算值做了对比,为确定盐水中CO2的溶解度提供了一种新的RBF神经网络预测模型. 展开更多
关键词 径向神经网络 BP人工神经网络 CO2封存 溶解度 盐水
基于变分模态分解和径向基神经网络的风电场风功率预测 预览
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作者 赵树利 许兆鹏 +2 位作者 崔立业 陈楠 张崇 《电力系统装备》 2019年第14期61-62,共2页
风能具有波动性和不确定性,为了降低风电场短期风功率预测误差,提高风电场发电质量,需要对风功率进行行之有效的建模预测。为提高风功率预测精度,本文提出了一种基于变分模态分解和径向基神经网络的风电场风功率预测方法。以历史风速及... 风能具有波动性和不确定性,为了降低风电场短期风功率预测误差,提高风电场发电质量,需要对风功率进行行之有效的建模预测。为提高风功率预测精度,本文提出了一种基于变分模态分解和径向基神经网络的风电场风功率预测方法。以历史风速及风功率数据为输入变量,以风电场短期风功率为输出建立预测模型(VMD-RBF),并与传统的BP神经网络及单一RBF神经网络进行对比分析。试验结果表明,所提出VMD-RBF模型具有最优的预测精度,是一种可行有效的风电场短期风功率预测方法。 展开更多
关键词 风功率预测 变分模态分解 径向神经网络 BP神经网络
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BP神经网络与径向基神经网络在全国旅行收入预测中的运用研究 预览
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作者 邹浩玄 牛威捷 +1 位作者 秦华阳 吕涵熙 《科学技术创新》 2019年第3期4-6,共3页
BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同。这是由于... BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同。这是由于他们使用了相异的激励函数。该文使用两种算法以1995-2015年21年的数据建立了预测模型,并用其对06-15年旅行收入进行预测。模型能够较好的反应全国旅行收入随七大要素变化的趋势。并对两种算法进行了比较。旅行业相关收入也是国民经济发展的一种体现,因此对旅行收入受何影响、如何影响的研究是有积极意义的。本文研究如何应用影响旅行收入因素相关信息对当年旅行收入进行预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 径向神经网络 预测模型 旅行相关收入
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基于EKF与TLS动态模糊神经网络算法 预览
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作者 张彩霞 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期138-143,共6页
提出了一种动态模糊神经网络(D-FNN)算法。在实际应用中,可以用卡尔曼滤波(KF)方法来调节D-FNN结果参数,同时,EKF(扩展卡尔曼滤波)方法用于更新前提参数的中心和宽度,从而使得所有参数都被修正。该算法可用于平滑、滤波或者预测非线性... 提出了一种动态模糊神经网络(D-FNN)算法。在实际应用中,可以用卡尔曼滤波(KF)方法来调节D-FNN结果参数,同时,EKF(扩展卡尔曼滤波)方法用于更新前提参数的中心和宽度,从而使得所有参数都被修正。该算法可用于平滑、滤波或者预测非线性动态系统的状态,同其他基于梯度的在线算法相比,EKF可以加快D-FNN收敛速度。采用总体最小二乘(TLS)方法作为修剪技术来选择D-FNN重要的模糊规则。如果在学习进行时,检测到不活跃的模糊规则并加以剔除,则可获得更为紧凑的D-FNN结构,TLS方法是用来补偿线性参数估计问题中数据误差的一种技术。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 修剪技术 模糊规则 径向神经网络
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基于神经网络的深松铲作业阻力及功耗的预测模型研究 预览
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作者 张荣柱 刘学渊 《林业机械与木工设备》 2019年第1期20-25,共6页
就深松铲作业阻力及功率消耗预测问题,提出了一种基于神经网络的预测方法,建立了基于BP神经网络和径向基神经网络的两种预测模型,并对两种模型的预测误差及预测效果进行对比,最后得出,径向基函数神经网络对深松铲作业阻力及功耗的预测... 就深松铲作业阻力及功率消耗预测问题,提出了一种基于神经网络的预测方法,建立了基于BP神经网络和径向基神经网络的两种预测模型,并对两种模型的预测误差及预测效果进行对比,最后得出,径向基函数神经网络对深松铲作业阻力及功耗的预测误差较小、预测效果较好,可以用于深松铲作业阻力及功耗的预测。 展开更多
关键词 深松铲 BP神经网络 径向神经网络 预测
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基于径向基神经网络与粒子群算法的双叶片泵多目标优化 预览
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作者 王春林 胡蓓蓓 +1 位作者 冯一鸣 刘轲轲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期25-32,共8页
针对双叶片泵存在水力性能比相同比转速的多叶片离心泵低的缺陷,该文以一台型号为80QW50-15-4的双叶片污水泵作为研究对象,将其设计流量点的扬程和效率定为优化目标,运用ANSYS CFX(computational fluid dynamics x)进行数值模拟获得性... 针对双叶片泵存在水力性能比相同比转速的多叶片离心泵低的缺陷,该文以一台型号为80QW50-15-4的双叶片污水泵作为研究对象,将其设计流量点的扬程和效率定为优化目标,运用ANSYS CFX(computational fluid dynamics x)进行数值模拟获得性能数据,采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络建立结构参数与扬程、效率性能间的预测模型,并将其用作粒子群算法的适应值评价模型,在样本空间内进行最优值求解,获得扬程和效率的Pareto解。选取扬程最优个体和效率最优个体进行数值模拟,研究其在输运不同介质时的性能与内流场差异,并与初始模型的数值模拟数据相比较。经试验验证,清水介质中设计流量点扬程最优个体的扬程较初始个体增加0.96 m,增幅达到5.5%;效率最优个体的效率较初始个体提升了10.11个百分点。该优化方法改善了叶轮水力特性,使双叶片泵性能得到提高。 展开更多
关键词 算法 优化 数值模拟 径向神经网络
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基于 RBF 神经网络模型的改进加权主成分分析参数全局优化研究 预览
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作者 黄鸿琦 《河南机电高等专科学校学报》 CAS 2019年第3期35-39,共5页
为分析响应预测能力对优化结果的影响,建立响应与可控因子间参数回归模型以计算预测能力指数,但复杂生产过程中模型拟合度不高,难以满足建模要求,因此提出一种基于 RBF 神经网络的改进加权主成分分析参数优化方法。该方法利用 RBF 神经... 为分析响应预测能力对优化结果的影响,建立响应与可控因子间参数回归模型以计算预测能力指数,但复杂生产过程中模型拟合度不高,难以满足建模要求,因此提出一种基于 RBF 神经网络的改进加权主成分分析参数优化方法。该方法利用 RBF 神经网络构建非线性预测模型,计算并引入网络预测能力指数以调整加权主成分分析法,优先改进预测能力强的响应,然后进行主效应图分析,并通过建立响应曲面模型,利用遗传算法全局搜索最优点。实验结果表明,RBF 神经网络泛化能力强,改进的方法能够使得多个响应达到较理想的综合优化效果,且优于企业所用参数组合。 展开更多
关键词 径向神经网络 加权主成分分析 多响应参数优化 遗传算法 响应曲面法
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基于共轭梯度下降法的RBF神经网络预测算法 预览
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作者 王欣 靳鸿 杨冀豫 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期106-110,共5页
针对当前神经网络预测算法在解决训练样本较多的复杂非线性系统问题时易陷入局部最优、训练时间较长、准确度不高的问题,提出了基于共轭梯度下降法的RBF神经网络预测算法。该算法在传统径向基神经网络的基础上,引入平滑因子对共轭梯度... 针对当前神经网络预测算法在解决训练样本较多的复杂非线性系统问题时易陷入局部最优、训练时间较长、准确度不高的问题,提出了基于共轭梯度下降法的RBF神经网络预测算法。该算法在传统径向基神经网络的基础上,引入平滑因子对共轭梯度下降法进行优化,并且能够自适应改变三个重要参数的学习率步长。将改进的预测算法应用于已知轮毂应力预测轮扭矩的多输入单输出非线性系统,通过仿真实验得到测试样本预测值与真实值的曲线对比、改进的算法与标准RBF神经网络算法的误差性能曲线对比。仿真实验结果表明,该算法比传统RBF神经网络算法迭代次数更少,收敛速度更快,预测准确度更高。 展开更多
关键词 径向神经网络 扭矩预测 共轭梯度下降 变步长 平滑因子 复杂非线性系统
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直升机大包线神经网络控制器设计 预览
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作者 吴梅 刘高远 +1 位作者 郭一鸣 翟弈姗 《计算机仿真》 北大核心 2019年第9期70-74,共5页
直升机各通道的强耦合性以及复杂的非线性关系导致其控制系统设计困难。为了解决上述问题,对飞行包线内的多状态点进行小扰动线性化,基于H∞混合灵敏度理论设计姿态控制系统,利用线性控制器产生的误差输入及控制输出进行样本采集,搭建RB... 直升机各通道的强耦合性以及复杂的非线性关系导致其控制系统设计困难。为了解决上述问题,对飞行包线内的多状态点进行小扰动线性化,基于H∞混合灵敏度理论设计姿态控制系统,利用线性控制器产生的误差输入及控制输出进行样本采集,搭建RBF径向基神经网络并用采集到的样本训练该网络实现控制器的拟合,对训练得到的神经网络控制器在飞行包线内非设计点处进行控制效果验证。仿真结果表明:上述控制系统能够很好地跟踪姿态控制指令,跟踪速度快,对整个包线的直升机模型控制有较强的鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 大包线 直升机 混合灵敏度 径向神经网络
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基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统 预览
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作者 陈光武 程鉴皓 +2 位作者 杨菊花 刘昊 张琳婧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1766-1773,共8页
基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。在GPS信号失锁... 基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。在GPS信号失锁的情况下利用训练好的神经网络输出预测信息来对捷联惯导系统进行误差校正。最后通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。实验结果表明该方法在失锁情况下对于捷联惯导系统的误差发散有较为明显的抑制效果。 展开更多
关键词 组合导航 径向神经网络 无迹卡尔曼滤波 GPS故障
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基于改进径向基神经网络的MEMS惯导系统误差抑制方法 预览
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作者 陈光武 李文元 +1 位作者 于月 刘孝博 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期15-22,94共9页
由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒... 由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒子群算法改进径向基神经网络的结构设计与参数。在卫导信号可用时用组合导航数据训练神经网络,当卫导信号失锁时,由改进的径向基神经网络预测自适应卡尔曼滤波的量测,使滤波器继续为系统提供速度与位置修正值。实验结果表明,转弯行驶状态下,卫星失锁15s时,相比较原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了惯导误差。 展开更多
关键词 惯性导航系统 误差抑制 自适应量子粒子群 径向神经网络 自适应卡尔曼滤波
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基于RBFNN和LPF的液体运载火箭滑模控制方法
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作者 朱海洋 吴燕生 +2 位作者 程兴 余光学 陈宇 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2019年第4期73-78,共6页
针对液体运载火箭飞行过程中参数时变性和各种不确定性,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)和低通滤波器(LPF)的滑模控制方法。采用RBFNN在线辨识并补偿模型未知参数和不确定动态,利用LPF改善滑模控制本身的抖振问题。仿真结果表明,... 针对液体运载火箭飞行过程中参数时变性和各种不确定性,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)和低通滤波器(LPF)的滑模控制方法。采用RBFNN在线辨识并补偿模型未知参数和不确定动态,利用LPF改善滑模控制本身的抖振问题。仿真结果表明,该方法与传统控制方法相比,控制精度和鲁棒性显著提高;与基于RBFNN的滑模控制方法相比,对抖振抑制较好,可保证箭体弹性和推进剂晃动稳定。 展开更多
关键词 径向神经网络 低通滤波器 在线辨识 姿态控制
组合二进制偏移载波信号的伪码周期及组合码序列盲估计 预览
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作者 张天骐 刘董华 +1 位作者 袁帅 王胜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期917-924,共8页
针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首... 针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首先对接收的1周期组合码序列进行重叠分段,其次优化筛选出学习系数,对每段数据向量作为RBF神经网络的输入信号并进行有监督地调节,最后对每段数据向量多次输入并反复训练权值向量就可以恢复原组合码序列。仿真结果表明,利用2次谱可以在低信噪比下估计出伪码周期;在误码率低于1%的情况下,所提出的RBF神经网络相比于反向传播(BP)神经网络与Sanger神经网络,信噪比分别提高1 dB和3 dB,并且在同等条件下所需的数据组数较少。 展开更多
关键词 组合二进制偏移载波信号 组合码序列 2次功率谱 伪码周期 径向神经网络
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空间3R机械臂逆向运动学的奇异轨迹线方法研究 预览
17
作者 周枫林 游雨龙 李光 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期365-372,共8页
针对机器人逆运动学多解问题,提出一种基于奇异轨迹线的多模块径向基神经网络的求解方法。根据奇异轨迹线理论,将关节空间严格划分成只具有单逆解的多个关节子空间区域,然后通过正向运动学,使各个关节子空间映射到同一工作空间,以获得... 针对机器人逆运动学多解问题,提出一种基于奇异轨迹线的多模块径向基神经网络的求解方法。根据奇异轨迹线理论,将关节空间严格划分成只具有单逆解的多个关节子空间区域,然后通过正向运动学,使各个关节子空间映射到同一工作空间,以获得多组工作空间位置相同但是关节区域不同的训练样本,每组训练样本只含单逆解。在多模块径向基神经网络结构中,每个子模块分别负责学习一组训练样本,从而将逆运动学多解求取问题转化为各个子模块对神经网络权值的训练问题,通过神经网络结构中的多个模块逆解预测,实现了机器人逆运动学的多解计算。算例表明基于奇异轨迹线的多模块神经网络能够正确输出多组逆解,满足求解精度要求,在逆运动学多解求取中具有较好的推广价值。 展开更多
关键词 机器人 奇异轨迹线 多模块 径向神经网络
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基于径向基神经网络的污水管网堵塞诊断方法 预览
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作者 刘文亮 《天津科技大学学报》 CAS 2019年第4期76-80,共5页
为了对城市污水管网堵塞故障进行准确诊断,提出了基于径向基神经网络的污水管网堵塞故障诊断方法.采用节点液位高度为输入变量,构造了径向基神经网络故障诊断模型.基于管网水力模型构造了故障训练集,应用于某典型环状管网故障训练与诊断... 为了对城市污水管网堵塞故障进行准确诊断,提出了基于径向基神经网络的污水管网堵塞故障诊断方法.采用节点液位高度为输入变量,构造了径向基神经网络故障诊断模型.基于管网水力模型构造了故障训练集,应用于某典型环状管网故障训练与诊断,采用训练后的模型对5组数据进行故障识别,均准确预测定位了堵塞故障管段,验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 污水管网 径向神经网络 故障诊断 堵塞
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针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究 预览
19
作者 李春雷 倪俊芳 《机床与液压》 北大核心 2019年第20期51-54,共4页
对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小... 对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小工件表面粗糙度和刀具振动幅度。建立能预报表面粗糙度和刀具振动的径向基神经网络模型,并通过试验验证其准确性。 展开更多
关键词 切削用量 表面粗糙度 刀具振幅 BBD响应面法 遗传算法 径向神经网络
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基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用 预览
20
作者 蒋林利 吴建生 丁立新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期362-366,共5页
针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并... 针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性。结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%~35%,具有更好的预报性能。 展开更多
关键词 二分法 密度峰 径向神经网络 降水预报 梯度下降法
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