【摘 要】
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针对灰色系统结合RBF神经网络时算法存在局部最优和收敛性等问题,引入遗传算法来辅助优化灰色神经网络预测模型。利用具有的较强全局搜索能力,且收敛速度快的遗传算法对GM（1,1
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针对灰色系统结合RBF神经网络时算法存在局部最优和收敛性等问题,引入遗传算法来辅助优化灰色神经网络预测模型。利用具有的较强全局搜索能力,且收敛速度快的遗传算法对GM（1,1）模型参数λ进行高效求解,然后融合RBF神经网络和改进的灰色GM（1,1）模型,构成两种不同结构的基于遗传算法的灰色RBF预测模型,一种是灰色RBF补偿预测模型GA-GRBF,另一种是灰色嵌入型GRBF模型。以某智能监控系统采集的风响应时程数据进行仿真分析,结果表明经过遗传算法优化的GRBF模型都要优于单一的GRBF模型,并且GA-GR
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