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一种改进的RBF神经网络预测模型

宋宜斌  王培进  
【摘要】:分布因子是径向基函数(RBF)神经网络学习算法中的重要参数之一,对网络的学习与逼近速度有直接的影响。本文提出一种基于自适应分布因子的RBF神经网络改进预测学习算法,用于对复杂对象模型的预测控制,并通过在某实际非线性模型的学习与预测控制中的应用,对算法进行验证。结果表明,与常规RBF学习算法相比,改进后的算法可加速完成对样本的预测学习,为复杂的对象和系统的预测控制,提供了快速优质的预测模型。

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