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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。 相似文献
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对BP神经网络和RBF神经网络这2种模型的特征进行了分析,并将其应用于某高速公路的短时流量预测,比较了2种神经网络模型的预测结果。从量化的角度进一步证实了在交通流预测领域RBF神经网络比BP神经网络更快捷、更准确,从而更适合应用于对实时性和准确性要求比较高的交通系统。 相似文献
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基于粒子群优化RBF神经网络的水轮发电机组振动故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【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神经网络对水轮发电机组振动故障进行仿真诊断。【结果】仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。【结论】PSO算法优化的RBF神经网络,适用于水轮发电机组振动故障诊断,其诊断精度较高,具有推广应用价值。 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络的数据挖掘方法，将RBF神经网络应用于数据挖掘的分类和预测中，解决钢构件过程中的性能预测问题。其中用黄金分割法确定基于RBF神经网络的隐层节点数，减少该算法的计算复杂度，最终将其应用于某钢铁企业质量控制系统。构建对钢构件质量检测的数据挖掘及质量追溯平台,该平台是基于RBF神经网络的数据挖掘技术的。实际应用证明，产品的质量合格率可达到96.27%,符合国家相关的标准和技术指标。 相似文献
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以山东省花生年产量为研究对象.针对花生年产量的强烈波动性而导致的预测难、准确率低等难题,提出了一种基于GM(1,1)和RBF神经网络的组合预测模型,利用GM(1,1)来捕捉花生年产量的总体趋势,RBF神经网络来预测带有强烈非线性的残差项;同时为了提高RBF神经网络的训练速度和精度,针对标准遗传算法存在的早熟现象和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法,对RBF神经网络的初始参数进行优化.试验结果表明,组合预测模型可以较准确预测花生年产量,说明了组合预测模型的可行性. 相似文献
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针对传统意义的BP(B ack-P ropagated)神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于径向基RBF(R ad ia l bas is function)神经网络的水轮机组故障诊断方法。实例应用表明,该方法克服了BP神经网络的不足,具有精度高、收敛快、可以避免局部极小值的优点;RBF神经网络收敛速度约是BP神经网络的40倍,并能准确地诊断出水轮机组的故障。 相似文献
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基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度.本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997-2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证.研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型. 相似文献
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为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明：（1）与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;（2）与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;（3）BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;（4）基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;（5）基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R2为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R2为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。 相似文献
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高温后混凝土强度的评估是判断受火建筑的结构损伤程度、剩余承载力的重要依据，设计了一个进化神经网络模型。用遗传算法优化RBF网络的连接权和网络结构，并将其应用于火灾后混凝土强度的评估，介绍了混凝土立方试块经受不同火温后进行回弹测试混凝土强度的方法．经实验测试和仿真分析证明．所提出的进化算法用于RBF神经网络优化比基于聚类法的RBF网络具有更高的识别精度． 相似文献
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本文应用人工神经网络中的BP网络与RBF网络，讨论脂肪醇催化剂配方的建模问题，并与传统的多元线性回归方法进行对比。结果表明，神经网络具有明显的优点，而RBF网络又比BF网络更加精确，且收敛速度要快1000倍以上。 相似文献
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为寻求根据汽车尾气参数来诊断汽车故障的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络，对丰田雷克萨斯（LEXUS）400电控发动机进行故障诊断研究。研究结果表明，径向基函数神经网络对发动机故障的诊断是迅速、准确的。 相似文献
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时间序列预测分析方法是进行预测预报的有效工具,有着广泛的应用。针对时间序列的非线性、动态变化等特征,基于RBF神经网络对时间序列预测方法进行改进,并以安徽省池州市1959～2009年来的月降水量为时间序列数据样本,用MATLAB软件编程,采用基于随机选取中心的RBF神经网络预测方法,对池州市的月降水量进行预测,并选择不同的扩展速度参数,用均方误差进行检验。通过与BP网络模型的预测结果比较分析,表明RBF模型的预测效果较好。建立的基于随机选取中心的RBF神经网络模型,不需要计算原始时间序列数据的复杂函数关系,具有操作简单、学习速度快、短期预测精度高等优点,用于时间序列预测方面能够获得十分满意的结果,具有很高的应用价值。 相似文献
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介绍了神经网络应用中使用广泛的RBF神经网络的模型及其学习算法，将其用于粉煤灰混凝土强度预测，结果表明，RBF网络方法是一种可以定量分析、简便易行、具有较高精度的预测方法，在混凝土性能预测中具有广阔的应用前景。 相似文献
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利用RBF神经网络和支持向量机两种算法建模,分析落叶松高温高压蒸汽改性工艺参数与其力学性能关系;以落叶松热处理的温度、相对湿度、处理时间3个主要工艺参数作为网络输入,建立了RBF神经网络和支持向量机预测模型,并对两者进行比较。结果表明:支持向量机模型,在网络建立结构、收敛速度和泛化能力上更具优势。 相似文献
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应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。 相似文献