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MATLAB在RBF神经网络模型中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了RBF神经网络的基本原理及主要特点,并举例说明了基于MATLAB神经网络工具箱建立RBF神经网络模型及实现仿真的方法. 相似文献
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鉴于RBF神经网络强大的非线性逼近能力及能够避免陷入局部最优的特点,建立了基于RBF神经网络的城市需水量预测模型,为提高神经网络的收敛速度及精度,利用退火遗传算法对网络进行了优化,并以天津市的城市需水量预测为例,进行了实例研究。 相似文献
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RBF网络在农业病虫害预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂的农业病虫害预报过程,开发了基于RBF神经网络技术的病虫害预测模型。测试结果表明,该模型准确有效,适合具体应用。 相似文献
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针对目前RBF神经网络训练算法存在的问题,提出了一种模拟人类学习方式的自动调整隐层节点数的在线训练方法,对其理论依据进行了分析,并用实例对其进行了验证。结果表明,此种学习方法速度快、拟合精度高、新旧知识均可记忆,克服了以往算法的不足,具有很大的实用性。 相似文献
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对BP神经网络和RBF神经网络这2种模型的特征进行了分析,并将其应用于某高速公路的短时流量预测,比较了2种神经网络模型的预测结果。从量化的角度进一步证实了在交通流预测领域RBF神经网络比BP神经网络更快捷、更准确,从而更适合应用于对实时性和准确性要求比较高的交通系统。 相似文献
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时间序列预测分析方法是进行预测预报的有效工具,有着广泛的应用。针对时间序列的非线性、动态变化等特征,基于RBF神经网络对时间序列预测方法进行改进,并以安徽省池州市1959~2009年来的月降水量为时间序列数据样本,用MATLAB软件编程,采用基于随机选取中心的RBF神经网络预测方法,对池州市的月降水量进行预测,并选择不同的扩展速度参数,用均方误差进行检验。通过与BP网络模型的预测结果比较分析,表明RBF模型的预测效果较好。建立的基于随机选取中心的RBF神经网络模型,不需要计算原始时间序列数据的复杂函数关系,具有操作简单、学习速度快、短期预测精度高等优点,用于时间序列预测方面能够获得十分满意的结果,具有很高的应用价值。 相似文献
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传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好. 相似文献
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利用淮河流域1960-2007年172个台站汛期(6-9月)逐日降水资料,选取40个代表站,统计出代表站48年间逐年汛期暴雨量并建立时间序列,针对RBF神经网络和马尔可夫预测的优缺点,建立起RBF神经网络与马尔可夫模型相耦合的预测模型,并将该模型应用于淮河流域2006-2007年汛期暴雨量预测,预测结果令人满意。 相似文献
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把神经网与模糊系统相结合,提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器,这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成,具有自适应学习能力,仿真结果以及应用于温度控制系统中,其鲁棒性明显优于一般Fuzzy控制。 相似文献
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采用多层前向神经网络模型及BP学习算法, 建立了基于神经网络的模糊逻辑推理方法和基于神经网络的模糊系统模型, 从而将模糊逻辑和神经网络集成融合为一个有效的功能性系统。 相似文献
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侯建文 《金陵科技学院学报》2007,23(2):72-77
介绍了江苏省近几年较严重的6种鳞翅目害虫的发生状况和3类吸食害虫的相似种区别及发生,对目前蔬菜综合防治中存在的问题和对策,提出了看法和建议。 相似文献
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