安全技术-网络信息-文化算法优化RBF神经网络及应用研究.pdf

遗传算法优化RBF神经网络 完整无缺，好好学习

针对柔性触觉传感器模型高度非线性、解耦难度大等问题，提出一种有效的方法来模拟柔性触觉传感器在实际应用中含噪声的情形。首先在理想条件下的传感器模型上添加不同幅度的高斯白噪声并建立其数学模型，之后通过K-均值和递归最小二乘法优化RBF神经网络，并利用优化后的RBF神经网络算法逼近受噪声干扰的传感器阻值与形变之间的高维非线性映射关系，最后基于不同的展开幅度通过行列阻值解耦出传感器三维形变信息，获得了较好的解耦精度。解耦结果表明，RBF神经网络算法具有较强的鲁棒性和抗噪声能力，能够很好地逼近含噪声的传感器高维非线性数据之间的映射关系。

安全技术-网络信息-模糊演化卡尔曼滤波及其在RBF神经网络中的应用.pdf

BP神经网络创建和RBF神经网络基于近红外光谱的汽油辛烷值预测，matlab2021a测试

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

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RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真书中的源码程序，详细整理好带注释

1.网络结构为2-5-1； 2.两个输入，5个隐含层，1个输出

为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。