一种基于FOA-GRNN的双陷波特性超宽带天线建模设计方法

摘要

本发明提供一种基于FOA‑GRNN的双陷波特性超宽带天线建模设计方法，涉及射频微波器件神经网络建模技术领域，该方法通过选择样本对象提取训练集数据，并对基本参数进行设置，广义回归神经网络的光滑因子作为待优化参数，以预测数据的均方根误差作为适应度函数，利用果蝇算法优化光滑因子，建立FOA‑GRNN网络模型。利用FOA‑GRNN模型对小型化的双陷波特性的超宽带天线进行预测，用天线的回波损耗|S11|与频率f的数据训练模型，并计算模型的预测输出数据的相对误差与GRNN网络对比。该方法有更加良好的预测能力，收敛速度快，精度更高。