小波神经网络预测,bp网络神经预测模型

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小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率1 模糊小波神经网络原理为了加强网络的自学习能力以及快速的适应战场环境变化，实现对目标威胁进行精确评估，将小波神经网络嵌入模糊模型的后件部分形成模糊小波

特征提取是神经网络负荷预测的关键步骤之一，它能够有效地提取输入数据中的相关信息。特征提取的方法有很多种，如小波变换、主成分分析等。特征提取的目的是将原始输入数据转化实例分析结果表明，改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点，且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势，其预测的平均精度达到97.02

涌出量进行预测技术，小波神经网络为紧致型结构，小波采用Daubechies小波.为了提高小波神经网络的泛化能力，将遗传算法应用到小波神经网络的权值学习中.仿真试验表明，提出的基于运用小波神经网络算法进行未来交通流预测研究，同时通过MATLAB 软件平台结合微观仿真软件VISSIM4.30 进行虚拟仿真。实验结果表明：基于小波神经网络可用于预测短期交通流量，整体精

╯﹏╰ 标准编号：基于小波神经网络的参考作物腾发量预测模型研究.pdf [下载地址1] [下载地址2] 提 取 码：下载次数：365 加入收藏下载帮助：发表评论加入收藏夹错误报告详细目[0006]一种基于小波分解与GRU神经网络的血糖预测方法，包括如下步骤：0007]1)采集既往血糖时间序列数据，具体是：采用CGM设备采集的具有固定采样时间间隔的、连续的血糖时