人民长江
人民長江
인민장강
YANGTZE RIVER
2013年
15期
58-61
,共4页
武金坤%刘婧然%薛顺花%张娇娇
武金坤%劉婧然%薛順花%張嬌嬌
무금곤%류청연%설순화%장교교
RBF神经网络%改进的混合蛙跳算法%惯性权重%大坝位移
RBF神經網絡%改進的混閤蛙跳算法%慣性權重%大壩位移
RBF신경망락%개진적혼합와도산법%관성권중%대패위이
针对RBF神经网络容易出现局部最优解和收敛速度慢的问题,提出引入惯性权重来改进混合蛙跳算法,继而用改进方法优化RBF神经网络.改进的混合蛙跳算法通过设定一个合理的初始权重,从而达到修正青蛙群体的更新策略、跳出局部最优解、避免早熟的目的,同时具有平衡全局搜索和局部搜索的能力,很好地解决了传统RBF神经网络局部最优和收敛速度慢的问题.以某大坝位移分析为例,采用基于改进蛙跳算法的RBF神经网络后,模型预测精度有了较大的提高,与工程实际更为接近,具有一定的工程实用价值.
針對RBF神經網絡容易齣現跼部最優解和收斂速度慢的問題,提齣引入慣性權重來改進混閤蛙跳算法,繼而用改進方法優化RBF神經網絡.改進的混閤蛙跳算法通過設定一箇閤理的初始權重,從而達到脩正青蛙群體的更新策略、跳齣跼部最優解、避免早熟的目的,同時具有平衡全跼搜索和跼部搜索的能力,很好地解決瞭傳統RBF神經網絡跼部最優和收斂速度慢的問題.以某大壩位移分析為例,採用基于改進蛙跳算法的RBF神經網絡後,模型預測精度有瞭較大的提高,與工程實際更為接近,具有一定的工程實用價值.
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