基于混合粒子群算法的RBF神经网络参数优化

来源期刊：控制工程2006年第6期

论文作者：岳恒 张海军 柴天佑

文章页码：525 - 529

关键词：径向基函数(RBF);粒子群优化算法(PSO);灰色系统;参数优化;

摘    要：针对径向基函数（RBF）神经网络中心参数的优化问题,提出了一种混合粒子群优化算法。该算法应用灰色关联理论定义了粒子群的灰色相似度,分两个阶段对标准的粒子群优化算法（PSO）的全局和局部搜索能力做了改进和提高。在仿真实验中,应用该方法对典型的Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测,并与标准的K均值算法、遗传算法和粒子群算法进行了比较,其结果表明,所预测的各项误差均低于其他常规算法的预测结果。