[1]黄永聪 张旭[] 吴义纯 吴琦 程家兴.改进的径向基函数网络的研究及应用[J].计算机技术与发展,2010,(05):158-161.
　HUANG Yong-cong,ZHANG Xu,WU Yi-chun,et al.Research and Application of Improved Genetic Algorithm-Based RBFANN[J].,2010,(05):158-161.
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改进的径向基函数网络的研究及应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年05期
页码:
158-161
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research and Application of Improved Genetic Algorithm-Based RBFANN
文章编号:
1673-629X（2010）05-0158-04
作者:
黄永聪1; 2 张旭[3] 吴义纯2 吴琦2 程家兴1
[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室[2]安徽省电力公司培训中心[3]合肥供电公司
Author(s):
HUANG Yong-cong; ZHANG Xu; WU Yi-chun; WU Qi; CHENG Jia-xing
[1]Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Computing ＆ Signal Processing,Anhui University[2]Training Center,Anhui Electric Power Corporation[3]Power Supply Incorporation of Hefei
关键词:
径向基函数; 人工神经网络; 遗传算法
Keywords:
radial basis function（RBF）;  artificial neural network（ANN）;  genetic algorithm（GA）
分类号:
TP393
文献标志码:
A
摘要:
针对径向基函数网络和传统遗传算法的一些不足,提出引入一种自适应机制的浮点数编码的遗传算法,并将其与梯度下降法混合交互运算,作为径向基函数网络的学习算法,形成了基于改进遗传算法的径向基函数网络,它克服了径向基函数网络的学习算法上的缺陷。采用改进的遗传算法,无需计算梯度等,限制很少,还可用模型的预测性能作为优化目标。同时,也解决了单独利用遗传算法往往只能在短时间内寻找到接近全局最优解的近似解这一问题。最后将该算法应用到某地区电力负荷预测取得理想效果
Abstract:
For the deficiencies of Radial Basis Function Artificial Neural Network（RBFANN） and traditional Genetic Algorithm（GA）,this article introduces an adaptive mechanism for genetic algorithm,which bases on the floating-point encoding.We mixed it with the gradi

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备注/Memo

备注/Memo:
教育部博士点基金资助项目（200403057002）; 安徽省高等学校省级自然科学研究项目（KJ2009B158Z）黄永聪（1984-），男，安徽合肥人，硕士研究生，研究方向为智能计算与最优化方法；张旭，工程师，研究方向为电力调度、电能计量；吴义纯。副教授。博士，研究方向为电力系统规划与可靠性、分布式发电、变电站仿真；程家兴，教授，博士生导师，研究方向为智能计算、算法分析与设计、最优化方法。
更新日期/Last Update: 1900-01-01