【摘 要】
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为了消除主观因素对隐层节点中心向量选择的影响,提高径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络的预测能力,提出一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法。该算法根据建
【机 构】
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合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室; 安徽省安泰科技股份有限公司;
【基金项目】
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国家基金:十三五国家重点研发计划(2016YFB0601703)
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为了消除主观因素对隐层节点中心向量选择的影响,提高径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络的预测能力,提出一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法。该算法根据建筑电耗数据的内在规律,利用AP(Affinity Propagation)聚类算法进行聚类处理,获取样本数据的类中心点,并将此作为神经网络的中心向量,同时根据类中心距离设置径向基函数的宽度,利用最小均方误差(LMS)确定网络连接权值。对公共建筑未来40天的用电能耗进行预测,结果表明,较BP神经网络算法和未改进的RBF神经网络算法,该算法的预测精度更高,稳定性更好。
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