【摘 要】
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针对数据的相关性、网络参数初始化的随机性对神经网络模型效率和精度的影响,本课题提出采用核主成分分析和遗传算法,优化RBF神经网络结构和参数。首先,采集与人体健康度有关
【机 构】
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华北理工大学以升创新教育基地,华北理工大学理学院
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针对数据的相关性、网络参数初始化的随机性对神经网络模型效率和精度的影响,本课题提出采用核主成分分析和遗传算法,优化RBF神经网络结构和参数。首先,采集与人体健康度有关的指标,应用核主成分分析对其进行降维处理;然后,针对RBF网络初始权值、扩展常数设置随意性大的不足,用MATLAB编程实现遗传算法对RBF网络初始参数的优化,并用收集到的数据进行模型的训练和仿真;最后,将该模型与未进行网络优化的模型进行比较。分析和对比表明,该预报模型消除了指标间的相关性,并且提高了预报精度和速度,为预报问题的处理提供了新的研
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