柳州师范高等专科学校科研基金(LSZ2011B007)
- 作品数：7 被引量：19H指数：3
- 相关作者：罗芳琼蒋林利吴春梅丁红更多>>
- 相关机构：广西科技师范学院武汉理工大学更多>>
- 发文基金：柳州师范高等专科学校科研基金广西教育厅科研项目广西教育科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程理学更多>>
- 基于混合优化的RBF神经网络集成的降水预报模型被引量：5
- 2012年
- 针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.
- 蒋林利
- 关键词：主成分分析核函数
- 基于局部线性嵌入与主成分分析的优化的RBF降水预报模型
- 2013年
- 针对用主成分分析算法对非线性数据降维,存在丢失局部结构数据信息的不足,提出了将主成分分析与局部线性嵌入相结合的正交投影降维算法。首先采用主成分分析方法降维可算出特征空间矩阵,然后采用局部线性嵌入方法降维后提取特征空间矩阵,再将这两种方法获得的特征空间矩阵正交投影进行降维的主要信息作为预报因子,最后利用优化的径向基函数RBF建立网络模型,以此对广西5月区域日降水量进行降水预报,结果显示,该模型在预报性能上优于同期的T213日降水预报。
- 蒋林利
- 关键词：局部线性嵌入主成分分析RBF神经网络降维
- 基于LLE的优化RBF神经网络降水预报模型被引量：1
- 2013年
- 利用局部线性嵌入降维方法(LLE)提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型。以此对广西5月区域平均日降水量进行预报,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性。
- 罗芳琼
- 关键词：局部线性嵌入径向基神经网络降维
- 基于PCA-LLE组合的优化RBF神经网络降水预测模型被引量：3
- 2013年
- 提出了主成分分析(PCA)和局部线性嵌入降维方法(LLE)组合的优化RBF神经网络降水预测模型,首先利用主成分分析(PCA)和局部线性嵌入降维方法(LLE)组合对众多气象物理因子降维提取有效因子,再将这些综合有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月三个不同区域平均日降水量进行预报实验,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报、PCA预报、LLE预报,预报稳定性好,预报准确率较高,具有一定的普遍适用性.
- 罗芳琼吴春梅
- 关键词：主成分分析径向基神经网络降维
- 基于RBF神经网络的连续采煤机故障诊断研究被引量：7
- 2013年
- 为了能够提高连续采煤机故障诊断的效率和精度,深入地研究了基于改进遗传算法的RBF神经网络在其中的应用。分析了连续采煤机的主要故障类型;分别研究了RBF神经网络的基本原理和改进遗传算法的基本原理;进行了连续采煤机故障诊断的实例分析,仿真结果验证了该故障诊断技术的有效性。
- 罗芳琼
- 关键词：RBF神经网络连续采煤机故障诊断
- 基于混合优化的RBF神经网络模型研究被引量：3
- 2013年
- 根据我国居民消费价格指数的非线性特征及RBF神经网络参数难以确定的问题,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚类、梯度下降法相结合,激活函数为高斯函数、反常S型函数和拟多二次函数的线性组合形式的混合优化RBF神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行拟合和预测。实验结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数拟合和预测这一问题,预测精度比单独使用一种算法和基于高斯函数的混合算法都高,具有一定的普遍适用性。
- 罗芳琼
- 关键词：径向基神经网络
- 小波分析在径流时间序列预测的应用被引量：2
- 2012年
- 利用dmey小波变换、db4小波变换将柳江年径流总量及年最大径流量时间序列分别分解为不同尺度的频率信号,再使用传统时间序列分析方法对径流分解的频率信号分别设置参数并进行预测,最后利用小波逆变换对预测结果进行重构,以此建立年径流总量、年最大径流量预测模型.与只采用传统的时间序列预测模型对比,联合了小波变换的方法均获得更精确的预报结果.计算结果表明将小波变换运用于径流时间序列的预测能有效提高径流变化趋势预测的准确率,预报的稳定性以及精确度均能明显改善.
- 丁红武招云龚若愚廖文凯
- 关键词：小波变换时间序列径流预测
