基于遗传算法优化的RBF网络预测瓦斯涌出量

RBF网络待定参数较多,难以确定出最佳值,因此利用RBF神经网络预测瓦斯涌出量具有一定的局限性。本文采用遗传算法优化、简化RBF网络结构及参数,建立GA-RBF预测模型对瓦斯涌出量进行预测。该模型利用遗传算法的选择、变换、变异等运算,再按照优胜劣汰的原则保留网络参数的最优值。仿真实验表明,GA-RBF预测精度优于传统的RBF预测模型,训练速度也有明显提高。