【摘 要】
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针对广义回归神经网络中光滑因子难以确定,影响建模精度以及模型泛化能力等问题,提出一种基于遗传算法优化广义回归神经网络的高精度建模方法。以广义回归神经模型为基础构建
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针对广义回归神经网络中光滑因子难以确定,影响建模精度以及模型泛化能力等问题,提出一种基于遗传算法优化广义回归神经网络的高精度建模方法。以广义回归神经模型为基础构建测试样本,预测误差与光滑因子之间的函数,作为适应度函数;通过遗传算法对光滑因子进行优化,以模型输出值误差达到最小时的光滑因子为最优,提高网络模型精度。测试函数建模实验结果表明,与传统的广义回归神经网络相比,该方法预测值均方根误差下降89.45%,平均绝对误差下降91.53%,平均相对误差下降97.65%,能有效提高建模精度和模型泛化能力,为复杂工业的非线性系统建模提供了有效的方法。
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