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RBF神经网络算法及其应用  
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【英文篇名】 Radial Basis Function Neural Network Algorithm and Its Application
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【作者】 张顶学; 刘新芝; 关治洪;
【英文作者】 ZHANG Ding-xue; LIU Xin-zhi; GUAN Zhi-hong(Department of Control Science & Engineering; Huazhong University of Science & Technology; Wuhan Hubei 430074; P.R.China);
【作者单位】 华中科技大学控制科学与工程系; 华中科技大学控制科学与工程系 湖北武汉; 湖北武汉;
【文献出处】 石油化工高等学校学报 , Journal of Petrochemical Universities, 编辑部邮箱 2007年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 RBF神经网络; 遗传算法; 最小二乘法; BP神经网络; 热负荷;
【英文关键词】 Radial basis function neural network; Genetic algorithm; Least-square method; BP neural network; Heat loading;
【摘要】 在径向基神经网络学习算法的基础上,提出了一种新的RBF神经网络学习算法,该算法将变长度染色体遗传算法和最小二乘法相结合,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数。用此方法建立热电厂热负荷预测模型,并与BP神经网络和增长型结构学习算法的RBF神经网络方法相比较,结果表明可以取得更好的效果。
【英文摘要】 Based on the study of radial basis function(RBF) neural network training algorithm,a new RBF neural network training algorithm was introduced by combining genetic algorithm of chromosomes with changeable length and least-square method.It is able to determine the structure and parameters of network.The new training algorithm was used to model heat loading forecasting for co-generation power plants,compares with BP neural network and RBF neural network based on a training algorithm of automatic increase in hi...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60573005)
【更新日期】 2007-09-24
【分类号】 TP183
【正文快照】 径向基函数(RBF)神经网络是一种性能良好的前向网络,其既有生物背景,又与函数逼近理论相吻合,适合于多变量函数逼近,并且还具有唯一最佳逼近点的优点[1],因此被广泛应用于模式识别、函数逼近、自适应滤波、非线性时间序列预测等领域。目前RBF神经网络的训练算法有多种[2],其中?

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