基于人工免疫原理的RBF网络预测模型

提出一个基于人工免疫原理的RBF网络预测模型AIP-RBF,该模型使用新的克隆选择算法和免疫抑制策略,通过隐层可行解的抽取算法EAHLFS,能在聚类数目未知的情况下,生成RBF网络隐层。给出了改进的隐层节点重要度(SHLN)概念,用于指导RBF网络第2阶段的训练过程。与传统的基于聚类算法的预测模型比较,AIP-RBF具有更快的收敛速度和更高的预测精度,在实际盾构施工地面沉降预测中得到了验证。