基于遗传优化的RBF-BP网络的实时故障检测

针对单一神经网络对复杂模型难以实时做出准确预测和BP神经网络自身的缺陷，结合RBF神经网络可以逼近任意函数的特性，提出了基于遗传优化的混合神经网络模型(RBF-BP)。由RBF网络和BP网络并联作为一个神经网络(简称为RBF-BP)的隐层，利用该网络对被控对象进行逼近训练、实时故障检测，该算法同时具有RBF网络和BP网络的优点，适用于复杂非线性系统的故障检测。