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林丽娜 (林丽娜.) [1] | 魏德志 (魏德志.) [2]

Indexed by:

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Abstract:

为了提高RBF神经网络预测的准确率,提出了一种基于EM聚类算法和改进的PSO算法优化RBF神经网络的混合算法(EP-RBF)。首先,采用EM聚类算法获得初始网络结构,并改进RBF神经网络的径向基函数;然后引入非线性惯性权重和分段变异算子改进PSO算法,增强算法的全局和局部搜索能力,利用改进的PSO优化RBF神经网络的基宽向量、中心矢量、网络权值等参数,提高逼近精度;最后对典型的混沌系统进行验证。结果表明:该混合算法能更好地逼近非线性函数,提高预测准确率。

Keyword:

径向基函数 时间序列 混沌系统 神经网络 粒子群算法

Community:

  • [ 1 ] 集美大学诚毅学院,福建厦门361021
  • [ 2 ] 福州大学经济与管理学院,福州350108

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重庆理工大学学报:自然科学版

ISSN: 1674-8425

CN: 50-1205/T

Year: 2016

Issue: 11

Volume: 30

Page: 121-126

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