基于群體智能算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化及其應用
本文關(guān)鍵詞：基于群體智能算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化及其應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《江南大學》 2007年
基于群體智能算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化及其應用
陳偉
【摘要】： 本文的目的是研究運用兩類群體智能算法—粒子群算法(Particle Swarm Optimization,簡稱PSO)以及具有量子行為粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,簡稱QPSO)訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡,特別是徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(Radial Basis Function Neural Network,簡稱RBF NN),以及基于QPSO和RBF NN的生化過程控制。由于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練歸結(jié)為對誤差函數(shù)的最小化,而誤差函數(shù)一般為多峰的,可能存在許多局部極值,一般的梯度算法往往找不到全局最優(yōu)解。PSO算法和QPSO算法都是全局搜索算法,所以用PSO算法或QPSO算法訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于提高神經(jīng)網(wǎng)絡在建模和預測精度上具有重要意義。 首先,本文闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和粒子群算法(PSO)以及具有量子行為粒子群算法(QPSO)的基本思想,強調(diào)了QPSO在全局優(yōu)化問題中比PSO算法具有更好的收斂性能。接著以徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(RBF NN)為對象,應用PSO與QPSO算法作為訓練算法,給出了具體的操作過程。然后以函數(shù)逼近和地下水位預測問題作為仿真實例,測試了基于PSO訓練的RBF以及QPSO訓練的RBF,比較了兩者的訓練精度和算法收斂速度。仿真結(jié)果表明,用QPSO訓練RBF網(wǎng)絡,精度更高,收斂速度更快。 其次,還將QPSO訓練的RBF應用于系統(tǒng)辯識和混沌時間序列預測。文中以幾個著名的測試系統(tǒng)作為實例,將QPSO-RBF和PSO-RBF進行測試,仿真結(jié)果表明,對于系統(tǒng)辯識問題,QPSO-RBF能夠找到的系統(tǒng)參數(shù)更好,收斂速度更快。對于混沌時間序列預測問題,QPSO-RBF的性能和效率同樣優(yōu)于PSO-RBF。 最后,本文還將QPSO用于基于RBF網(wǎng)絡的生化過程控制。為了測試性能,分別將遺傳算法(Genetic Algorithm,簡稱GA)和QPSO算法用于谷氨酸發(fā)酵過程的生化變量預測,通過智能算法對神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化,建立基于群體智能算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,對難以在線測量的生化變量進行離線預測。仿真結(jié)果證明,QPSO的收斂速度明顯高于GA算法,且魯棒性好。 本文的研究工作表明,用QPSO訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,其性能優(yōu)于其他智能算法如:PSO算法和遺傳算法,收斂速度也比PSO算法或GA算法快,這些結(jié)果表明,QPSO是一種高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法,在用神經(jīng)網(wǎng)絡對實際問題建模中能發(fā)揮很好的作用。
【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TP183
【目錄】：
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本文編號：90342
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