自适应变系数PSO-RBF算法及其在预测工程的应用

RBF神经网络对于非线性预测具有较好的效果,但是其存在容易陷入局部最小值以及收敛速度慢等缺点,研究一种自适应变系数PSO算法对RBF神经网络的初始参数进行优化,之后由RBF神经网络对粒子群算法优化后的网络参数进行精细优化,从而提高神经网络的稳定性以及收敛效率和精度等。自适应变系数PSO算法主要是将自适应递减和递增因子以及自适应调节惯性权重算子策略引入到常规的PSO算法中,从而改进算法在搜索空间中的遍历性,提高寻找全局最优解的概率,提高收敛精度和效率。最后,以炼钢过程中的煤气消耗量与钢铁产量的非线性关系作为预测实例进行研究,使用结果表明,研究的基于自适应变系数PSO-RBF神经网络的预测模型具有很好的预测能力,能够在预测工程中发挥较大的作用。

Adaptive variable coefficient PSO-RBF algorithm and its application in forecasting engineering