基于OLS与EPSO算法的RBF企业订单预测模型研究

作者：宫蓉蓉

来源：计算机工程与应用, 2011, (22): 224-226+243.

• 径向基函数(RBF)
• 最小正交二乘算法(OLS)
• 进化粒子群优化算法(EPSO)
• 订单预测 Radial Basis Function Neural Network(RBF)
• Orthogonal Least Squares algorithm(OLS)
• Evolutionary Particle Swarm Optimization algorithm(EPSO)
• order forecast

提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络中的参数,如RBF中心位置,RBF宽度和隐层与输出层之间的权值,以提高网络的泛化能力。