GWOPSO-RBF神经网络

GWOPSO-RBF（Generalized Weighted Opposition Particle Swarm Optimization with Radial Basis Function Network）是一种结合了粒子群优化（PSO）算法和径向基函数神经网络（RBFNN）的智能计算模型。它主要用于解决复杂的非线性优化问题。

GWOPSO部分利用了PSO的优势，这是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，通过个体间的竞争和合作寻找最优解。每个粒子代表一个解决方案，并在其位置更新过程中考虑了群体最佳解（全局最优）和个人历史最佳解（局部最优）。

而RBF神经网络则作为适应层，用于处理复杂映射。RBFNN由输入节点、中心节点（也称权值节点）和输出节点组成，其中中心节点的位置由训练数据确定，能够通过核函数快速逼近非线性关系。

整个系统的工作流程通常是这样的：
1. 初始化PSO粒子和RBF神经网络权重。
2. 使用PSO进行优化，同时不断调整RBF网络的参数。
3. 训练过程中，PSO粒子会尝试调整其位置，同时也影响RBF网络的结构（如权值）以提高预测精度。
4. 当达到预设的停止条件（如迭代次数或误差阈值），算法返回RBFNN的权重参数作为最终解。