遗传算法优化RBF

资 源 简 介

遗传算法优化RBF

详 情 说 明

遗传算法优化RBF神经网络（GA-RBF）是一种结合进化计算与神经网络的混合智能算法。RBF（径向基函数）神经网络因其结构简单、收敛速度快等优点被广泛应用，但其中心点选取和参数设置对性能影响较大。而遗传算法通过模拟自然选择机制，能够有效解决这类参数优化问题。

该算法主要分两个层面工作：RBF神经网络负责建立输入输出的非线性映射关系，遗传算法则对网络的关键参数进行全局优化。具体实现时，需要将RBF的隐层节点中心、宽度等参数编码为染色体，通过选择、交叉、变异等遗传操作逐代进化。

这种混合策略相比传统方法有三个显著优势：避免参数设置的随机性，跳出局部最优解，以及自动适应不同问题特性。实际应用中常见于复杂系统建模、故障诊断和时间序列预测等场景，特别是当样本数据存在噪声或非线性程度较高时效果尤为突出。