【摘 要】
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为克服径向基函数(RBF)神经网络由于参数选取不当而对其收敛性能的干扰,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对RBF神经网络的三个参数进行寻优,建立了基于PSO-RBF神经网络
【机 构】
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河北农业大学城乡建设学院,承德市双峰寺水库工程建设管理局,保定市水利局,
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为克服径向基函数(RBF)神经网络由于参数选取不当而对其收敛性能的干扰,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对RBF神经网络的三个参数进行寻优,建立了基于PSO-RBF神经网络算法的城市需水量预测模型。结果显示,PSO-RBF神经网络算法拟合某市1998～2007年需水量数据的平均相对误差为0.18%,预测2008～2010年需水量数据的平均相对误差为3.84%,耗时1.2s;通过RBF神经网络算法拟合的误差平均值为0.28%,预测的平均相对误差为5.62%,耗时2.1s,表明PSO-RBF神经网络算法具有更高的收敛速度与精度。
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