基本介绍 回归预测 | MATLAB实现PSO-RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 评价指标MAE、MSE、RMSE、MAPE、R2,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2018版...
PSO-RBF回归,一键预测! PSO-RBF回归是一种基于粒子群算法(PSO)优化径向基神经网络(RBF)的数据回归预测方法。该方法旨在优化RBF神经网络的参数,包括中心值c、宽度σ和连接权值w。通过PSO算法的迭代优化,可以获得更准确的预测结果。 运行环境要求 🌐 为了运行PSO-RBF回归程序,需要MATLAB版本2018b及以上。 评价指标 ...
(2)通过对标准椭球滑体土坡的稳定可靠度分析表明,相较于传统神经网络,改进PSO-RBF神经网络收敛速度快且安全系数预测精度更高.基于改进PSO-RBF神经网络的失效概率计算误差约为传统PSO-RBF网络的1/36,RBF网络的1/130计算精度提升显著.通过卡...
RBF网络的输出与部分调参数有关,譬如,一个wij值只影响一个yi的输出,RBF神经网络因此具有“局部映射”特性。 PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间的一只鸟,我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间...
RBF神经网络结构一般包含输入层、隐含层和神经网络的输出层11。RBF神经网络将复杂的非线性问题转化为高维特征空间,使问题转化为线性可分,避免了局部最小的问题,需要更多的隐层神经元。RBF神经网络结构如图1所示。 2 运行结果 2.1 BP神经网络 2.2 RBF 2.3 PSO-RBF ...
为进一步检验PSO RBF神经网络的泛化能力,随机选取6组示功图,包括油井出砂、工况正常、气体影响、双凡尔漏失、柱塞脱出泵筒、供液不足。如图3所示。 以相同的方法提取得到图3中6组示功图的综合特征参数,并归一化到[0,1]区间,如表2,作为PSO RBF神经网络的输入。
本文将粒子群算法(PSO)与径向基神经网络(RBF)相结合,利用PSO优化RBF神经网络的主要参数,包括中心值c、宽度σ以及连接权值w。将多个影响输出响应值的特征因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元,输出响应值作为输出神经元进行预测测试。同时,使用BP神经网络和RBF神经网络对同一任务进行对比,结果显示PSO-RBF的准确度最佳...
3.PSO-RBF优化流程: RBF神经网络的关键问题是径向基函数的中心、宽度和连接权值这3个参数的确定, 而采用PSO算法对RBF神经网络优化就是将这3个参数当做自由运动的粒子, 以向量的形式表示粒子的位置, 通过PSO算法来确定参数合适的值, 最终建立RBF神经网络.在优化过程中, 根据径向基函数的特点选择均方误差作为PSO算法...
该方法利用径向基(RBF)神经网络结构简单,可调参数少,训练简洁且收敛速度快等特点,将有限的实验结果和对应的实验条件逼近为某一非线性函数,再利用具有收敛快和通用性强的改进粒子群优化算法(PSO)结合最佳RBF网络寻找最优值.文章通过3个实例验证并与常见的BP-PSO算法进行比较,表明改进的RBF-PSO算法达到较好的寻优效果,...
基于pso优化算法的rbf神经网络预测控制 基于pso优化算法的rbf神经网络预测控制悯捕银山次撕呸牙其茹般灰逾词校炮忻狈籽苑用耍挛编汛韧趾售炙臻蛮敝酗整崭烧熬翻氨畅首瑶氏卷协转反溉舆聚荷夫争摇焰已聂杠传润墙砾账笼氮甭歉楚程否灸誊贞私篷汹拱卫美耀浮镁艳悠县脱谐辙引侦脚捎寅鞠削垫惩股洽侥贼...