径向基函数神经网络预测方法：模糊聚类与正则化正交最小二乘的结合

"这篇论文是2005年由丁涛和周惠成发表的，主要研究了一种基于径向基函数神经网络的预测方法。该方法创新性地结合了交叉迭代模糊聚类算法和正则化正交最小二乘法，以优化径向基函数中心的选择，从而提高预测模型的准确性和泛化能力。通过新疆伊犁河雅马渡站年径流量预测的实际案例，验证了这种方法的有效性。" 径向基函数神经网络（RBFNN）是一种非线性模型，广泛应用于预测和分类问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元通常使用径向基函数作为激活函数。在传统RBFNN中，选择合适的径向基函数中心（即隐藏层节点的位置）对于网络性能至关重要。 论文提出的新型方法首先利用交叉迭代模糊聚类算法（CIFCA）对样本数据进行聚类，找出样本数据的模糊聚类中心。模糊聚类允许样本同时属于多个类别，增强了对数据分布复杂性的适应性。这种方法有助于更准确地捕捉数据的内在结构。 接下来，论文引入正则化正交最小二乘法（ROLS）来优化从模糊聚类中心中选出的径向基函数中心。正交最小二乘法是一种有效的回归分析技术，可以减少过拟合风险，而正则化则是为了防止模型过于复杂，提高模型的稳定性和泛化能力。通过ROLS，可以进一步减小网络规模，降低计算复杂度。 此外，论文使用广义交叉有效性指标作为停止选择过程的标准，这是一种评估模型性能的统计工具，用于平衡模型复杂度与预测误差之间的关系。当广义交叉有效性指标不再提升时，表明模型的复杂度已经适中，避免了过拟合的发生。 在实际应用中，该方法被应用于新疆伊犁河雅马渡站的年径流量预测，预测结果证实了新方法的有效性和优越性。这表明，结合交叉迭代模糊聚类和正则化正交最小二乘法的径向基函数神经网络可以有效地处理复杂的非线性问题，尤其是在环境科学、水资源管理和工程领域的预测任务中。 关键词涉及的概念包括：径向基函数神经网络（RBFNN）、模糊聚类、正则化正交最小二乘（ROLS）和广义交叉有效性，这些都是数据建模和机器学习领域的重要技术。通过这些技术的组合应用，可以实现更精确、更稳定的预测模型，提高预测的准确性。