使用改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模

"这篇论文研究了如何通过改进并行粒子群算法（Improved Parallel Particle Swarm Optimization, IPPSO）来提升RBF神经网络建模的精度，从而优化非线性射频功率放大器的建模效果。在传统的并行粒子群算法基础上，引入自适应变异操作以避免陷入局部最优，并在速度更新公式中结合全局最优位置，动态调整学习因子和线性递减惯性权重，以促进粒子的快速收敛。实验结果显示，使用改进后的IPPSO算法优化的RBF神经网络在建模非线性功放时，建模误差显著减小，均方根误差提高了19.08%，显著提升了神经网络的建模精度。" 详细内容如下： 在无线通信领域，射频功率放大器由于其非线性特性，对通信系统的性能产生重大影响。RBF神经网络因其独特的三层结构（输入层、隐层和输出层）和强大的非线性映射能力，常被用于此类器件的行为建模。然而，传统方法在建模过程中可能会遇到精度不高和容易陷入局部最优的问题。 论文提出了一种改进的并行粒子群优化算法（IPPSO），该算法旨在解决上述问题。首先，IPPSO算法利用并行计算的优势，加速了搜索过程，同时引入自适应变异策略，使得粒子能够在搜索空间中更灵活地探索，避免过早收敛到局部最优。其次，算法在微粒速度更新规则中融入全局最优信息，这有助于粒子更好地追踪全局最优解，而非仅仅局限于局部区域。此外，动态调节的学习因子和线性递减的惯性权重策略，使得算法在初期能够进行广泛搜索，而在后期则能更专注于精细化搜索，从而实现更快的收敛速度。 通过将IPPSO应用于RBF神经网络的参数优化，论文展示了该方法在非线性功放建模中的有效性。实验结果表明，这种方法显著提高了建模精度，具体表现为均方根误差减少了19.08%，这在实际应用中意味着预测和仿真结果的准确度有显著提升，对于优化射频功率放大器的设计和性能评估具有重要意义。 这项研究为非线性器件建模提供了一个新的优化工具，即改进的并行粒子群算法优化的RBF神经网络，这种方法有望在无线通信系统设计和优化中发挥重要作用。