Resumen

Este trabajo propuso un nuevo modelo de red neuronal de función de base radial (RBF) optimizado por la optimización de enjambre de partículas con peso de inercia decreciente exponencial (EDIW-PSO). Basándonos en la estrategia de disminución del peso de inercia, proponemos un nuevo Peso de Inercia Decreciente Exponencial (EDIW) para mejorar el algoritmo PSO. Utilizamos el algoritmo modificado EDIW-PSO para determinar los centros, anchos y pesos de conexión de la red neuronal RBF. Para evaluar el rendimiento del modelo propuesto EDIW-PSO-RBF, elegimos el índice diario de calidad del aire (AQI) de Xian para la predicción y obtuvimos resultados mejorados.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Propuesto; Función de base radial; Modelo de red neuronal; Peso de inercia decreciente exponencialmente; Optimización de enjambre de partículas; EDIW-PSO; Rendimiento
• Keywords:Proposed; Radial basis function; Neural network model; Exponential decreasing inertia weight; Particle swarm optimization; EDIW-PSO; Performance