基于蚂蚁算法的RBF网络参数的两阶段优化

摘要：

提出了一种径向基函数(RBF)网络中心参数仿生优化算法,该算法基于改进的蚂蚁算法分两阶段完成.第一阶段为:首先进行网络参数范围估算,然后根据一定的步长对网络参数区间取离散点,最后蚂蚁根据在各个离散点的信息素的多少来选择路径,从而进行网络参数优化.第二阶段为:利用第一阶段的结果进行局部区间扩张,从而进行进一步优化.用蚂蚁算法优化后的网络对典型的混沌时间序列进行预测,结果表明其预测的各项误差低于常规的优化方法.

关键词：径向基函数(RBF)、神经网络、蚂蚁算法、参数优化

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省教育厅自然科学基金01KJB520007

在线出版日期：2005-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：56-59