遗传算法优化RBF径向基神经网络

资 源 简 介

遗传算法优化RBF径向基神经网络

详 情 说 明

遗传算法优化RBF径向基神经网络是一种结合了生物进化思想和人工神经网络的智能优化方法。RBF神经网络以其局部逼近能力强、结构简单等特点广泛应用于模式识别和非线性系统建模中，但其中心点位置、宽度参数以及连接权值的选择对网络性能影响很大。

传统的RBF参数确定方法存在依赖经验和收敛速度慢的问题。通过引入遗传算法，我们可以将RBF网络的参数作为染色体进行编码，利用选择、交叉和变异等遗传操作来搜索最优参数组合。这种优化方式能够避免陷入局部最优解，提高网络的泛化能力。

在MATLAB实现中，通常先建立RBF网络的基本框架，然后设计遗传算法的适应度函数来评估网络性能。适应度函数可以考虑预测误差、网络复杂度等多个指标。遗传算法通过迭代优化过程，逐步调整RBF网络的关键参数，使网络达到最佳性能状态。

这种方法特别适用于那些难以用传统数学方法精确建模的复杂非线性系统，如工业过程控制、金融时间序列预测等领域。优化后的RBF网络不仅保持了原有结构的优势，还显著提高了收敛速度和预测精度。