基于人工免疫原理的RBF网络预测模型

• 作者: 吴耿锋 蒋华刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: RBF网络 人工免疫原理 回归 预测模型
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 202-205
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.02.067

摘要

提出一个基于人工免疫原理的RBF网络预测模型AIP-RBF,该模型使用新的克隆选择算法和免疫抑制策略,通过隐层可行解的抽取算法EAHLFS,能在聚类数目未知的情况下,生成RBF网络隐层.给出了改进的隐层节点重要度(SHLN)概念,用于指导RBF网络第2阶段的训练过程.与传统的基于聚类算法的预测模型比较,AIP-RBF具有更快的收敛速度和更高的预测精度,在实际盾构施工地面沉降预测中得到了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耿锋	上海大学计算机工程与科学学院	96	1482	18.0	35.0
2	蒋华刚	上海大学计算机工程与科学学院	1	14	1.0	1.0