CN107528650A - 一种基于gcv‑rbf神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法 - Google Patents
一种基于gcv‑rbf神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于GCV‑RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取信道历史数据信息；步骤2：将信道历史数据信息作为预设的RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，并通过GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构；步骤3：根据信道历史数据信息，通过最优的RBF神经网络结构对当前频谱状态进行预测。相比于现有技术，本发明通过GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构，解决了训练过程中过度拟合的问题，提高了预测准确率。进一步地，RBF神经网络结构作为一种局部逼近网络，具有结构简单，收敛速度快，实时性强等优势，可以充分地适应网络的变化提高了网络的自适应型。
Description
技术领域
本发明属于无线网络技术领域，尤其涉及一种基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法。
背景技术
无线通信技术的迅猛发展，激发了越来越多的无线网络业务，而频谱作为无线网络中最宝贵的资源，已经难以满足目前及将来的无线业务需求。为了解决传统固定频谱分配方案造成的资源利用率不高的问题，认知无线电(Cognitive Radio，简称CR)技术作为一种智能的频谱共享技术受到国内外学者的广泛关注，CR技术依靠人工智能技术的支持，动态检测和利用频谱空洞，从根本上解决了频谱利用率低而造成的频谱资源浪费的问题。
CR技术的认知无线电网络(Cognitive Radio Network，简称CRN)中，为了充分降低次用户(Secondary User，简称SU)对主用户(Primary User，简称PU)的干扰，SU需要准确地感知PU的频谱状态，而频谱感知会受到硬件、感知信号强度、感知时间以及感知精度等诸多因素的影响，这些因素会造成由于频谱转移不及时而产生的频谱干扰问题，另外，频谱感知能耗较大，会造成许多不必要的资源浪费。因此，频谱预测作为解决频谱感知问题的关键成为当前的研究热点。
高效的频谱预测可以通过其预测能力快速掌握频谱的使用状态，从而有效的避免不必要的频谱感知过程，进而指导频谱感知的行为，改善网络性能，提高频谱的利用率。但是，传统的频谱预测方法普遍存在预测准确率不高的等问题。
发明内容
基于此，本发明的目的在于，提供一种基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其具有预测准确率高、网络反应能力好的优点。
一种基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，包括如下步骤：
步骤1：获取信道历史数据信息；
步骤2：将信道历史数据信息作为预设的RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，并通过GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构；
步骤3：根据信道历史数据信息，通过最优的RBF神经网络结构对当前频谱状态进行预测。
相比于现有技术，本发明提供的RBF神经网络结构简单，收敛速度快，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练后，可充分的适应网络的变化，再结合GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构，解决了训练过程中过度拟合、陷入局部最优的问题，实现了多方位地对样本进行学习训练，不仅提高了预测准确率，而且提高了网络的自适应型。
进一步地，在步骤2中，预设的RBF神经网络结构包括输入层、隐含层和输出层；
输入层的每个输入样本为x＝(x1,x2,...,xT)；
隐含层节点j的输出为：
其中，为径向基函数，且该径向基函数为高斯函数，||·||为欧式距离，cj为径向基函数的中心，sj为径向基函数的宽度，M表示RBF神经网络中隐含层的神经元节点数目；
输出层的输出为：其中，θj(x)隐含层第j个径向基函数的输出值，wj表示隐含层第j个节点到输出层的连接权值，M为隐含层节点的个数，f(x)为输出层的输出值。
本发明提供的该RBF神经网络结构简单，收敛速度快，实时性强，可以充分地适应网络的变化，提高了网络的自适应型。
进一步地，在步骤2中，具体包括如下步骤：
步骤21：初始化操作，令k＝1，k为迭代次数；
步骤22：将信道历史数据信息作为RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，获取最大误差对应的中心点，并将该中心点加入到RBF神经网络的中心点集合；
步骤23：计算当前中心点的权值，并通过GCV评估方法计算当前RBF神经网络的评估值
步骤24：令k＝k+1；将信道历史数据信息作为RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，获取最大误差对应的中心点，并将该中心点加入到RBF神经网络的中心点集合；
步骤25：计算当前中心点的权值，并通过GCV方法计算当前RBF神经网络的评估值
步骤26：比较和的大小，如果则跳到步骤34；否则停止运算，并以当前的RBF神经网络隐含层神经元个数、隐含层基函数中心、隐含层基函数宽度和网络权值作为最优的RBF神经网络结构参数；
其中，RBF神经网络的评估值的计算公式为：
上述公式中，p＝N，γ＝M，N表示RBF神经网络输入的样本数量，M表示RBF神经网络中隐含层的神经元节点数量；表示输出误差，且
以本发明提供的GVC方法进行模型的评估，通过多方位的样本学习，避免OLS算法对RBF神经网络进行训练时，陷入局部最优以及训练过程中过度拟合等问题，以提高预测准确率和网络的自适应性。
进一步地，在步骤22中，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练时，还包括如下步骤：
步骤221：对隐含层的输出数据qi进行Gram-Schmidt正交化，其中，正交化的数据表示为
步骤222：根据公式计算LS解，公式中，D表示RBF神经网络的输出层输出的数据矩阵；
步骤223：根据公式计算误差；
步骤224：获取最大误差对应的qk,并选择与之对应的中心点加入到中心点集合,其中，选择最大误差对应的中心点的计算公式如下：
本发明提供的该OLS算法作为一种正向的选择算法，其稳定性好、计算量小、迭代次数少，可快速获取最优的RBF神经网络。
进一步地，在步骤23中，计算当前中心点的权值为
其中，
取λj＝1，获取的中心点的权值为最优权值。
通过不断迭代试验，获取RBF神经网络的最优权值，进而快速获取最优的RBF神经网络。
进一步地，在步骤24中，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练时，还包括如下步骤：
步骤241：对隐含层的输出数据qi进行Gram-Schmidt正交化，正交化的数据表示为：
步骤242：根据公式计算LS解，公式中，D表示RBF神经网络的输出层输出的数据矩阵；
步骤243：根据公式计算误差；
步骤244：获取最大误差对应的qk,并选择与之对应的中心点加入到中心点集合,其中，选择最大误差对应的中心点的计算公式如下：
通过对数据进行Gram-Schmidt正交化，不仅简化了运算，而且很好的保持了数据特性。
进一步地，在步骤2中，RBF神经网络的输入层神经元节点的数目为4，输出层神经元节点数目为1。
通过选择适合的输入层和输出层神经元节点数目，提高预测的准确率，减少预测时间。
相比于现有技术，本发明提供的RBF神经网络结构简单，收敛速度快，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练后，可充分的适应网络的变化，再结合GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构，解决了训练过程中过度拟合、陷入局部最优的问题，实现了多方位地对样本进行学习训练，不仅提高了预测准确率，而且提高了网络的自适应型。
附图说明
图1为本发明实施例中基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法的流程图；
图2为本发明一个实施例中RBF神经网络结构的原理图；
图3为本发明一个实施例中步骤2的具体流程图；
图4为本发明一个实施例中步骤22的具体流程图；
图5为本发明一个实施例中步骤24的具体流程图；
图6是基于GCV-RBF与基于BP神经网络频谱预测误差对比图；
图7是基于GCV-RBF与基于BP神经网络频谱预测均方误差平均值对比图；
图8是基于GCV-RBF与基于DE-BP神经网络频谱预测误差对比图；
图9是基于GCV-RBF与基于DE-BP神经网络频谱预测均方误差平均值对比图；
图10是基于GCV-RBF与基于K-RBF神经网络频谱预测误差对比图；
图11是基于GCV-RBF与基于K-RBF神经网络频谱预测均方误差平均值对比图。
具体实施方式
请参阅图1，其为本发明实施例中基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法的流程图，该基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法包括如下步骤：
步骤1：获取信道历史数据信息。
在一个实施例中，本发明采用基于M/Geo/1的排队模型来模拟产生信道状态数据作为实验的先验数据，并从中选取连续的31100组样本数据，其中第1到第1000组数据作为训练样本数据，用来进行模型的训练；第1001到第1100组数据作为预测样本数据，用来进行模型预测准确度的评估。
为了进一步评估模型预测的准确性，在产生的信道状态数据中，继续取30000组样本数据，并且把它们划分为100个样本数据集合，每个集合中包含300组数据样本，将每个样本数据集合预测的均方误差平均值进行模型评估。
步骤2：将信道历史数据信息作为预设的RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，并通过GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构。
径向基函数神经网络(radial basis function neural network,以下简称RBF神经网络)是一种三层前馈神经网络，能够逼近任意非线性函数，具有良好的全局逼近性能和泛化能力，并且学习收敛速度快。
请参阅图2，其为本发明一个实施例中RBF神经网络结构的原理图。在RBF神经网络中，第一层为输入层，进行样本的输入，输入层节点的个数就是样本的维度。第二层为隐含层，也称径向基层，节点的激活函数使用的是径向基函数，隐含层对输入样本进行非线性变换，将低维空间映射到高维的空间上，解决低维空间不可解的问题。本发明中，每个样本都是一个向量，每个向量包含T个元素，共有N个样本，M个隐含层神经元的个数，则输入层的每个输入样本可表示为x＝(x1,x2,...,xT)，因此，隐含层节点j的输出为：
其中，为径向基函数，且该径向基函数为高斯函数，||·||为欧式距离，cj为径向基函数的中心，sj为径向基函数的宽度，M表示RBF神经网络中隐含层的神经元节点数目。
第三层为输出层，也称为线性层，隐含层和输出层之间有权值连接，它是将隐含层的输出进行一种线性变换，如图1所示，计算公式如下：
其中，θj(x)表示隐含层第j个径向基函数的输出值，wj表示隐含层第j个节点到输出层的连接权值，M为隐含层节点的个数，f(x)为输出层的输出值。
本发明将输入层神经元节点的数目设置为4，输出层神经元节点数目为1。
普通最小二乘法(Ordinary Least Square，以下简称“OLS”)具有稳定性好、计算量小、迭代次数少的优点。在CRN频谱预测的研究中，由于样本规模相对较小，导致训练模型泛化能力较差，另外，OLS算法并没有考虑过度拟合的问题，因此，为了多方位地进行样本的学习，提高数据样本的利用率，解决训练过程中过度拟合的问题，引入了广义交叉验证(generalized cross validation，以下简称GCV)评估方法，GCV方法作为一种评估方法，其具有不依靠特定参数模型，完全基于数据进行评估的优点，可提高数据样本的利用率，解决训练过程中过度拟合的问题。为此，本发明利用OLS算法和GCV方法获取最优的RBF神经网络。
请参阅图3，其为本发明一个实施例中步骤2的具体流程图，在一个实施例的步骤2中，具体包括如下步骤：
步骤21：初始化操作，令k＝1，k为迭代次数。
步骤22：将信道历史数据信息作为RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，获取最大误差对应的中心点，并将该中心点加入到RBF神经网络的中心点集合。
假设有N个训练样本，隐含层有M个神经元节点，因此，可以得到下列线性回归模型：
其中，ε(x)表示误差；
上式写成矩阵形式如下：
F对应M个基向量为(q1,q2,...,qM)，使用下式对F进行Gram-Schmidt正交化。
q1＝θ1
其中，aik，qk对应的就是式(7)中的每个分量，因为需要对(q1,q2,...,qM)这M个基向量进行正交化得到[q1 q2 L qM]，因此需要进行M次正交化，k就是正交化的次数。
其中，当k＝2,3,...,M时，通过上式的计算可以得到：
其中，上式可以记为：
Φ＝QA (8)
其中，Q为正交矩阵，A为对角线为1的上角矩阵，使用上式的这种正交表示，RBF神经网络的输出值可以表示为：
D＝ΦW+E＝QG+E (9)
G＝(Q'Q)-1Q'D (10)
其中，G＝[g1,g2,..,gM]
由于qi是正交的，因此目标输出D的平方和为：
所以，D的方差为：
从上式可以看到，每个正交向量qi对方差的贡献为因此可以定义误差为：
在一个实施例中，本发明采用1000组训练样本进行RBF神经网络模型的训练，每组样本数据包括4个输入样本和1个输出样本。
请参阅图4，其为本发明一个实施例中步骤22的具体流程图。综上公式分析，当k＝1时，对于1<i<M,通过OLS算法对RBF神经网络进行训练时，具体包括如下步骤：
步骤221：对隐含层的输出数据qi进行Gram-Schmidt正交化，正交化的数据表示为
步骤222：根据公式计算LS解，公式中，D表示RBF神经网络的输出层输出的数据矩阵；
步骤223：根据公式计算误差；
步骤224：获取最大误差对应的qk,并选择与之对应的中心点加入到中心点集合,其中，选择最大误差对应的中心点的计算公式如下：
步骤23：利用最优权值计算方法计算当前中心点的权值，并通过GCV方法计算当前RBF神经网络的评估值
在确定RBF神经网络最优权值时，本发明定义一个代价函数如下：
其中，C表示评价值，yi表示目标输出，f(xi)表示预测输出，lj为调整因子，wj为网络输出权值。
将上述代价函数对wj求偏导，最终可以得到下式：
其中，
所以，
令ΘTΘ+Λ为A，则上式可以写成：
在本发明中，将λj设置为1，此时，获取的中心点的权值为最优权值。
通过GCV方法计算当前RBF神经网络的评估值时，假设对于输入样本xi，则RBF神经网络的输出值为：
因此，联合最优权值计算公式，可以得到N个输入样本的网络输出值为：
通过下式计算N个输入样本的网络输出误差为：
其中，P＝In-ΘA-1ΘT
所以，
对于平方损失下的线性拟合，GCV是对留一交叉验证(Leave-One-Out,简称LOO)交叉验证的一种优化，主要是为了能够减少LOO交叉验证的计算复杂度。最终，对LOO简化之后，GCV模型评估公式为：
其中，p＝N，γ＝M，N表示RBF神经网络输入的样本数量，M表示RBF神经网络中隐含层的神经元节点数量；表示实际输出，f表示RBF神经网络的输出，表示输出误差。
步骤24：令k＝k+1；将信道历史数据信息作为RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，获取最大误差对应的中心点，并将该中心点加入到RBF神经网络的中心点集合。
请参阅图5，其为本发明一个实施例中步骤24的具体流程图。
根据步骤22的推导可知，当k≥2时，对于1<i<M,通过OLS算法对RBF神经网络进行训练时，还包括如下步骤：
步骤241：对隐含层的输出数据qi进行Gram-Schmidt正交化，正交化的数据表示为：
步骤242：根据公式计算LS解，公式中，D表示RBF神经网络的输出层输出的数据矩阵；
步骤243：根据公式计算误差；
步骤244：获取最大误差对应的qk,并选择与之对应的中心点加入到中心点集合,其中，选择最大误差对应的中心点的计算公式如下：
步骤25：利用最优权值计算方法计算当前中心点的权值，并通过GCV方法计算当前RBF神经网络的评估值
根据步骤23的最优值计算方法计算当前中心点的权值；根据步骤33中的GCV模型评估公式计算当前RBF神经网络的评估值。
步骤26：比较和的大小，如果则跳到步骤34；否则停止运算，并以当前的RBF神经网络隐含层神经元个数、隐含层基函数中心、隐含层基函数宽度和网络权值作为最优的RBF神经网络结构参数。
步骤3：根据RBF神经网络的输出状态，预测当前频谱状态。
下面通过几组实验来验证本发明提出的方法的可行性和优越性。
(1)与BP神经网络频谱预测对比分析
分别进行基于BP神经网络和本发明基于GCV-RBF神经网络训练，使用100组预测样本分别进行频谱预测误差对比分析，请参阅图6，其是基于GCV-RBF与基于BP神经网络频谱预测误差对比图，从实验结果可以看出，本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测的准确性要明显优于基于BP神经网络频谱预测的准确性。
下面仍然使用1000组数据作为训练样本进行训练，使用前面得到的100个数据集合作为预测样本，计算其均方误差平均值进行对比，请参阅图7，其是基于GCV-RBF与基于BP神经网络频谱预测均方误差平均值对比图，从实验结果可以进一步看出，本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测的误差要明显小于基于BP神经网络频谱预测的误差，进一步验证了该方法的可行性，下面分别对训练过程和预测过程的时间进行对比，如表1所示。
表1基于GCV‐RBF与基于BP神经网络频谱预测训练和预测时间对比
从结果可以看出，本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测的训练时间要略高于基于BP神经网络频谱预测的训练时间，其主要原因是本文引入了GCV进行模型评估，增加了样本的训练维度，但时间差距不大。从100组样本数据的预测时间可以看出，本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测的预测时间要少于基于BP神经网络频谱预测的预测时间，说明本文提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测预测效率更高，另外，从100组样本数据集合的时间对比可以进一步证明本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测具有明显的时间效率。
(2)与DE-BP神经网络频谱预测对比分析
下面将本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测与基于DE-BP神经网络频谱预测进行对比。请参阅图8，其是基于GCV-RBF与基于DE-BP神经网络频谱预测误差对比图，取100组样本数据进行预测，并对预测误差进行对比。可以看出，基于DE-BP神经网络频谱预测的准确性相比于基于BP神经网络频谱预测的准确性有所提高，但仍然低于本文提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测的准确度，这也充分的说明了本文提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测具有良好的预测准确性。为了进一步验证本文提出算法的优越性，同样使用100组样本数据集合的均方误差的平均值进行对比，请参阅图9，其是基于GCV-RBF与基于DE-BP神经网络频谱预测均方误差平均值对比图，可以进一步看出，本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测在准确性方面仍然具有一定的优势。下面分别对它们的训练时间和预测时间进行对比，如表2所示。
表2基于GCV‐RBF与基于DE‐BP神经网络频谱预测训练和预测时间对比
从表格数据可以看出，虽然使用DE算法提高BP神经网络频谱预测的准确度，但同时增加了训练负担，训练时间急剧增加，另外，也可以看出本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测在保证预测准确度的同时，在训练时间和预测时间上也有相当大的优势，具有明显的优越性。
(3)与K-RBF神经网络频谱预测对比
同样，将基于K-RBF神经网络的频谱预测与本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测进行对比，请同时参阅图10和图11，图10是基于GCV-RBF与基于K-RBF神经网络频谱预测误差对比图；图11是基于GCV-RBF与基于K-RBF神经网络频谱预测均方误差平均值对比图，其中图10和图11分别为100组样本数据预测数据的误差对比以及100组样本数据集合预测的均方误差平均值对比。由于基于K-RBF神经网络的频谱预测与本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测使用相同的网络结构，因此，只对其预测准确性进行对比。从实验结果可以看出，基于K-RBF神经网络的频谱预测的拟合程度较差，预测准确性要低于本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测，因此，这样验证了本发明提出的基于GCV-RBF神经网络频谱预测方法在预测准确性方面具有一定的优越性。
相比于现有技术，本发明通过GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构，解决了训练过程中过度拟合的问题，提高了预测准确率。进一步地，RBF神经网络结构作为一种局部逼近网络，具有结构简单，收敛速度快，实时性强等优势，可以充分地适应网络的变化提高了网络的自适应型，减少训练预测时间。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：获取信道历史数据信息；
步骤2：将信道历史数据信息作为预设的RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，并通过GCV评估方法获取最优的RBF神经网络结构；
步骤3：根据信道历史数据信息，通过最优的RBF神经网络结构对当前频谱状态进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：在步骤2中，预设的RBF神经网络结构包括输入层、隐含层和输出层；
输入层的每个输入样本为x＝(x1,x2,...,xT)；
隐含层节点j的输出为：
其中，为径向基函数，且该径向基函数为高斯函数，||·||为欧式距离，cj为径向基函数的中心，sj为径向基函数的宽度，M表示RBF神经网络中隐含层的神经元节点数目；
输出层的输出为：其中，θj(x)隐含层第j个径向基函数的输出值，wj表示隐含层第j个节点到输出层的连接权值，M为隐含层节点的个数，f(x)为输出层的输出值。
3.根据权利要求2所述的基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：在步骤2中，具体包括如下步骤：
步骤21：初始化操作，令k＝1，k为迭代次数；
步骤22：将信道历史数据信息作为RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，获取最大误差对应的中心点，并将该中心点加入到RBF神经网络的中心点集合；
步骤23：计算当前中心点的权值，并通过GCV评估方法计算当前RBF神经网络的评估值
步骤24：令k＝k+1；将信道历史数据信息作为RBF神经网络的输入样本，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练，获取最大误差对应的中心点，并将该中心点加入到RBF神经网络的中心点集合；
步骤25：计算当前中心点的权值，并通过GCV方法计算当前RBF神经网络的评估值
步骤26：比较和的大小，如果则跳到步骤34；否则停止运算，并以当前的RBF神经网络隐含层神经元个数、隐含层基函数中心、隐含层基函数宽度和网络权值作为最优的RBF神经网络结构参数；
其中，RBF神经网络的评估值的计算公式为：
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<mn>2</mn>
</msup>
</mfrac>
</mrow>
上述公式中，p＝N，γ＝M，N表示RBF神经网络输入的样本数量，M表示RBF神经网络中隐含层的神经元节点数量；表示输出误差，且
4.根据权利要求3所述的基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：在步骤22中，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练时，还包括如下步骤：
步骤221：对隐含层的输出数据qi进行Gram-Schmidt正交化，其中，正交化的数据表示为
步骤222：根据公式计算LS解，公式中，D表示RBF神经网络的输出层输出的数据矩阵；
步骤223：根据公式计算误差；
步骤224：获取最大误差对应的qk,并选择与之对应的中心点加入到中心点集合,其中，选择最大误差对应的中心点的计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：在步骤23中，计算当前中心点的权值为
其中，A＝ΘTΘ+Λ，λj＝1，获取的中心点的权值为最优权值。
6.根据权利要求5所述的基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：在步骤24中，通过OLS算法对RBF神经网络进行训练时，还包括如下步骤：
步骤241：对隐含层的输出数据qi进行Gram-Schmidt正交化，正交化的数据表示为：
<mrow>
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<mtr>
<mtd>
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步骤242：根据公式计算LS解，公式中，D表示RBF神经网络的输出层输出的数据矩阵；
步骤243：根据公式计算误差；
步骤244：获取最大误差对应的qk,并选择与之对应的中心点加入到中心点集合,其中，选择最大误差对应的中心点的计算公式如下：
7.根据权利要求5所述的基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法，其特征在于：在步骤2中，预设的RBF神经网络的输入层神经元节点的数目为4，输出层神经元节点数目为1。
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