计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2008年
2期
202-205
,共4页
RBF网络%人工免疫原理%回归%预测模型
RBF網絡%人工免疫原理%迴歸%預測模型
RBF망락%인공면역원리%회귀%예측모형
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.
提齣一箇基于人工免疫原理的RBF網絡預測模型AIP-RBF,該模型使用新的剋隆選擇算法和免疫抑製策略,通過隱層可行解的抽取算法EAHLFS,能在聚類數目未知的情況下,生成RBF網絡隱層.給齣瞭改進的隱層節點重要度(SHLN)概唸,用于指導RBF網絡第2階段的訓練過程.與傳統的基于聚類算法的預測模型比較,AIP-RBF具有更快的收斂速度和更高的預測精度,在實際盾構施工地麵沉降預測中得到瞭驗證.
제출일개기우인공면역원리적RBF망락예측모형AIP-RBF,해모형사용신적극륭선택산법화면역억제책략,통과은층가행해적추취산법EAHLFS,능재취류수목미지적정황하,생성RBF망락은층.급출료개진적은층절점중요도(SHLN)개념,용우지도RBF망락제2계단적훈련과정.여전통적기우취류산법적예측모형비교,AIP-RBF구유경쾌적수렴속도화경고적예측정도,재실제순구시공지면침강예측중득도료험증.
