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基于粒子群优化的RBF神经网络的预测

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  • 上传时间:2021-06-30
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  • 标      签: rbf

资 源 简 介

Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离,c点称为中心点,也就是Φ(x,c)=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ(x)=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数,标准的一般使用欧氏距离(也叫做欧式径向基函数),尽管其他距离函数也是可以的。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中x_c为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。

文 件 列 表

PSO_GA_RBF
fitness.m
forecast.asv
forecast.m
GA.m
pfile.mat
pfile1.mat
PSO.asv
PSO.m

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