基于径向基神经网络改进算法优化锅炉燃烧效率

摘要

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.