10.3969/j.issn.1000-3428.2008.02.067
基于人工免疫原理的RBF网络预测模型
提出一个基于人工免疫原理的RBF网络预测模型AIP-RBF,该模型使用新的克隆选择算法和免疫抑制策略,通过隐层可行解的抽取算法EAHLFS,能在聚类数目未知的情况下,生成RBF网络隐层.给出了改进的隐层节点重要度(SHLN)概念,用于指导RBF网络第2阶段的训练过程.与传统的基于聚类算法的预测模型比较,AIP-RBF具有更快的收敛速度和更高的预测精度,在实际盾构施工地面沉降预测中得到了验证.
RBF网络、人工免疫原理、回归、预测模型
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TP18(自动化基础理论)
上海市科委攻关项目重点项目035115028
2008-05-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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