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混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用
被引量：
6
1
作者
朱玉
赵卿
梅艳
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012年第5期53-57,共5页
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方...
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。
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关键词
混沌免疫优化算法
RBF网络
动态变形监测
寻优模式
预测
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职称材料
题名
混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用
被引量：
6
1
作者
朱玉
赵卿
梅艳
机构
江苏师范大学测绘学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012年第5期53-57,共5页
基金
国家自然科学基金(40774010)
江苏师范大学博士学位教师科研项目(10XLR24)
文摘
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。
关键词
混沌免疫优化算法
RBF网络
动态变形监测
寻优模式
预测
Keywords
chaotic immune optimization algorithm（CIOA）
RBF neural network model
dynamic deformation monitoring
optimization model
prediction
分类号
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用
朱玉
赵卿
梅艳
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012
6
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