PSO-RBF代码

资 源 简 介

PSO-RBF代码

详 情 说 明

PSO-RBF是一种结合粒子群优化算法和径向基函数神经网络的混合模型。该方法利用PSO算法来优化RBF神经网络的参数，相比传统训练方法具有更好的全局搜索能力。

在RBF神经网络结构中，首先需要确定网络拓扑。以2输入1输出的网络为例，输入层接收两个维度的数据，经过隐节点处理后输出最终预测结果。其中隐节点数量设置为3个，这是根据问题复杂度选择的适中值。

PSO算法在训练过程中扮演着重要角色。每个粒子代表RBF网络的一组可能参数，包括中心位置、宽度和连接权值。通过不断迭代，粒子根据个体最优和群体最优经验调整自身位置，最终找到最优参数组合。

训练数据采用正弦函数生成，这是典型的非线性函数，能够很好地验证PSO-RBF模型的逼近能力。使用正弦数据训练可以展示网络对周期性变化的捕捉能力。在实际应用中，需要根据具体问题调整网络结构和训练参数。