比较测试未用GA优化的和使用GA优化的RBFNN的结果

资 源 简 介

比较测试未用GA优化的和使用GA优化的RBFNN的结果

详 情 说 明

比较测试未用GA优化的和使用GA优化的RBFNN的结果

在RBF神经网络的实际应用中，权值的初始化与优化对网络性能有着重要影响。传统的RBFNN通常采用随机初始化或简单的启发式方法来确定权值，而利用遗传算法（GA）优化则能更系统地搜索最优权值组合。通过对比测试可以直观体现两种方式的差异。

首先，在函数跟踪任务中，未经GA优化的RBFNN可能会出现收敛速度较慢或陷入局部最优的问题。由于初始权值的随机性，网络可能需要更多训练周期才能达到理想精度，甚至在某些复杂函数逼近任务中表现不稳定。

相比之下，GA优化的RBFNN通过种群进化机制（如选择、交叉、变异）迭代优化权值。这种全局搜索能力帮助网络规避了不良初始权值的影响，表现出更快的收敛速度和更高的跟踪精度。尤其在非线性和多峰函数跟踪场景下，GA优化版本的误差曲线下降更显著，且最终稳态误差更低。

实验数据通常会从两方面验证优势：一是训练阶段的迭代次数对比，GA优化版本往往能减少30%-50%的迭代需求；二是测试集的泛化误差，GA优化能使均方误差（MSE）降低1-2个数量级。不过需注意，GA优化会增加前期计算成本，这在实时性要求极高的场景需权衡取舍。

综上，GA优化显著提升了RBFNN的权值初始化质量，但实际选择仍需根据具体任务对精度与耗时需求进行判断。后续可探索结合其他优化算法（如PSO）进一步平衡性能与效率。