【摘 要】
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针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点
【机 构】
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广西科技师范学院数学与计算机科学学院,武汉大学软件工程国家重点实验室
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118027);广西高校科学技术研究项目(YB2014467);广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0896);广西重点学科资助项目(070105)
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针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性。结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%～35%,具有更好的预报性能。
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