混合进化算法优化RBF神经网络：时间序列预测新方法

"基于混合进化算法的RBF神经网络时间序列预测" 本文提出了一种创新的混合进化算法，旨在解决径向基函数（RBF）神经网络的结构确定和参数优化问题，尤其适用于非线性时间序列预测。RBF神经网络因其在处理非线性映射中的优秀性能而被广泛应用，但其网络结构的选择和参数的调整通常是网络性能的关键因素，也是难点所在。 传统的RBF神经网络通常采用中心点和宽度等参数的固定设置或全局优化方法，这可能导致网络的泛化能力不足。混合进化算法则引入了梯度下降法，结合进化算法的优势，提高了对局部最优解的搜索能力。在每一代进化过程中，选择部分精英个体，以一定的概率运用梯度下降法进行局部搜索，这种策略能够有效地平衡全局探索与局部开发，从而更有效地找到网络的最佳结构和参数。 混合编码策略是文章中的另一个亮点，它将网络节点数和参数一同编码到进化过程中。这种方法允许算法同时优化网络的拓扑结构和权重参数，提高了整个训练过程的效率和最终模型的准确性。通过这种方式，RBF神经网络能够更好地适应复杂的数据模式，提高时间序列预测的精度。 实验部分展示了混合进化算法优化后的RBF神经网络在非线性时间序列预测任务上的表现。仿真结果证明了所提出的算法能够显著增强RBF网络的泛化能力，即网络在未见过的数据上仍然能保持良好的预测性能。这一特性对于实际应用，如金融市场预测、电力负荷预测、天气预报等领域具有重要意义。 总结来说，该研究为RBF神经网络的结构优化提供了一个有效的解决方案，混合进化算法结合梯度下降法的策略增强了算法的性能，提升了RBF神经网络在处理非线性时间序列预测任务时的预测准确性和泛化能力。这一工作对于进一步理解和改进神经网络的学习机制，以及推动相关领域的研究和应用具有积极的贡献。