基于径向基神经网络改进算法优化锅炉燃烧效率 (2013年)

为了提高径向基神经网络训练精度，提出一种混合优化算法。该算法利用粒子群优化算法全局搜索能力强的特点，避免了K均值算法受初始点选择的不利影响，提高了网络中心的搜索速度；同时采用动态权值算法避免径向基神经网络可能出现的病态问题，进一步提高网络的逼近能力。锅炉燃烧实例表明了改进算法的有效性和实用性。