针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。
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