基于隐层优化的RBF神经网络预测模型

• 作者: 张斌 王纯子
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 RBF 神经网络 隐层优化 免疫算法
• 年，卷（期）: 2010,（18）
• 页码范围: 191-193,196
• 分类号: TP18
• 字数: 4538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.18.066

摘要

提出一种基于隐层优化算法的RBF神经网络预测模型--HLOA-IRBFM.在传统的免疫径向基神经网络模型(IRBFNM)的基础上引入粗糙集,将初始隐层空间进行划分.定义隐层区域密度和相对近似度等概念,提出边界区域中冗余点和孤立点的约减算法.优化后的隐层空间分布均匀,能以较少的中心数覆盖整个样本空间,弥补了IRBFNM模型过分依赖参数选取的不足.实验结果证明,HLOA-IRBFM模型比IRBFNM模型在预测性能方面具有更好的稳定性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王纯子	西安建筑科技大学管理学院	7	37	4.0	6.0
2	张斌	西安建筑科技大学管理学院	32	79	6.0	7.0