一种新型的灰色RBF神经网络建模方法及其应用

• 作者: 张静 樊春玲 田蔚风 金志华
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 动调陀螺仪 灰色径向基神经网络 累加生成操作
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 316-319
• 页数: 4页
• 分类号: U666.12|TN713
• 字数: 3139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.02.035

摘要

针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型--灰色径向基(RBF)神经网络模型.此模型能够减小数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,使神经网络的建模精度得以提高.将此灰色RBF神经网络应用到动调陀螺仪漂移数据建模中,并将其建模验证结果和单纯使用RBF网络的建模结果进行比较,结果证明此方法是可行而有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金志华	上海交通大学信息检测技术与仪器系	104	1190	19.0	30.0
2	田蔚风	上海交通大学信息检测技术与仪器系	128	1379	20.0	31.0
3	樊春玲	青岛科技大学自动化与电子工程学院	9	113	5.0	9.0
7	张静	上海交通大学信息检测技术与仪器系	96	581	14.0	20.0