基于RBFNN和PSO求解第二类Volterra积分方程的混合方法

• 作者: 吴希 吴春国 郭新辰 陈书坤
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基神经网络 粒子群优化 积分方程
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 658-661
• 分类号: TP303
• 字数: 1496字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于RBFNNs和PSO求解第二类Volterra积分方程的混合方法. 先将积分区间离散化为点集, 并代入积分方程得到方程组, 再利用RBF神经网络逼近积分方程中的未知函数, 将所求解问题转化为残差平方和的极小化问题. 利用PSO算法求解残差平方和的极小化优化问题, 得到RBF神经网络的参数, 即得问题的逼近解. 数值实验表明, 该方法可行有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭新辰	东北电力大学理学院	15	86	5.0	9.0
2	吴希	东北电力大学理学院	3	5	1.0	2.0
3	陈书坤	东北电力大学理学院	3	5	1.0	2.0
4	吴春国		2	5	1.0	2.0