遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型

摘要

针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程 ,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法 (GA)设计径向基函数 (RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理 ,实现步骤及网络泛化性能检验 ,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较 ,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。