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基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测 预览
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作者 杨春霞 王耀力 +1 位作者 王力波 常青 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期82-86,98共6页
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLN... 针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对 NW-FLNN神经网络、逆传播 B P神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较B P神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。 展开更多
关键词 小波神经网络 随机矢量函数连接型网络 新型小波神经网络 电价预测
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基于粒子群优化模糊小波网络的目标威胁评估 预览
2
作者 陈侠 刘子龙 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期30-34,111共6页
主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),... 主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题,采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数,以达到提高评估效果的目的。仿真结果表明,与模糊小波神经网络相比,该算法提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度。 展开更多
关键词 目标威胁评估 粒子群算法 小波神经网络 模糊小波神经网络 BP算法
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 预览
3
作者 薛明 李醒飞 成方林 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期290-295,共6页
简要介绍了利用 BP 神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站 2017 年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性... 简要介绍了利用 BP 神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站 2017 年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP 神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 展开更多
关键词 风暴潮增水 预测 BP 神经网络 小波神经网络 递归神经网络
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基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断研究 预览 被引量:1
4
作者 郭庆军 《农机化研究》 北大核心 2019年第9期194-198,232共6页
首先,介绍了小波变换原理及其在故障检测中的优势;然后,采用三层小波神经网络模型,构造了旋耕装置机械故障诊断模型;最后,从建立旋耕装置故障特征、提取故障特征向量,以及建立和训练小波神经网络模型等方面,实现了基于小波神经网络的旋... 首先,介绍了小波变换原理及其在故障检测中的优势;然后,采用三层小波神经网络模型,构造了旋耕装置机械故障诊断模型;最后,从建立旋耕装置故障特征、提取故障特征向量,以及建立和训练小波神经网络模型等方面,实现了基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断模型,能够实时完成对旋耕装置的机械故障诊断。通过验证与分析,证明了诊断系统的可行性和精确性。 展开更多
关键词 小波变换 小波神经网络 旋耕装置 故障诊断
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基于小波神经网络的股票预测 预览
5
作者 李娌芝 杨柱元 +2 位作者 官心果 何翠玲 王春菊 《云南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期156-159,共4页
通过将Morlet母小波基函数作为神经网络隐含层神经元的激励函数,构建了Morlet小波神经网络,对网络结构进行了隐含层节点的优化,对股票收盘价的变化进行仿真和预测,实验结果表明,Morlet小波神经网络具有较好的逼近非线性映射的能力,其泛... 通过将Morlet母小波基函数作为神经网络隐含层神经元的激励函数,构建了Morlet小波神经网络,对网络结构进行了隐含层节点的优化,对股票收盘价的变化进行仿真和预测,实验结果表明,Morlet小波神经网络具有较好的逼近非线性映射的能力,其泛化性能和预测能力较优. 展开更多
关键词 小波变换 BP算法 小波神经网络
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基于小波神经网络的上海港集装箱吞吐量预测 预览
6
作者 朱庆辉 勾翔宇 《中国水运》 2019年第6期25-27,共3页
针对港口集装箱吞吐量预测精度不高的问题,采用小波函数作为隐含层传递函数改进BP神经网络进而建立小波神经网络,并对2008-2017年上海港的每月集装箱吞吐量数据按照前三个月预测后一个月的方式构建出训练数据和预测数据,同时与BP神经网... 针对港口集装箱吞吐量预测精度不高的问题,采用小波函数作为隐含层传递函数改进BP神经网络进而建立小波神经网络,并对2008-2017年上海港的每月集装箱吞吐量数据按照前三个月预测后一个月的方式构建出训练数据和预测数据,同时与BP神经网络在同样数据情况下的预测精度进行比较分析。结果表明:小波神经网络的预测误差明显小于BP神经网络,其预测性能更好。 展开更多
关键词 海港 集装箱吞吐量 小波神经网络 BP神经网络 预测
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基于小波神经网络的航天器故障诊断方法 预览
7
作者 闻新 史超 方紫帆 《兵工自动化》 2019年第3期49-54,共6页
针对微小航天器集群的故障诊断问题,提出一种故障诊断(fault diagnosis,FD)的新方法。依据小波神经网络(waveletneuralnetwork,WNN)理论,结合航天器集群的领队航天器故障检测与系统重构问题,构建一种故障诊断框架,采用小波神经网络与神... 针对微小航天器集群的故障诊断问题,提出一种故障诊断(fault diagnosis,FD)的新方法。依据小波神经网络(waveletneuralnetwork,WNN)理论,结合航天器集群的领队航天器故障检测与系统重构问题,构建一种故障诊断框架,采用小波神经网络与神经网络相结合,得出航天器姿态故障诊断策略及卫星姿态故障重构技术,给出了领队航天器故障重构方案,并进行了仿真实验与验证。仿真结果表明:该故障诊断方法是有效的、故障重构也是可行的。 展开更多
关键词 航天器 小波神经网络 神经网络 故障诊断 故障重构
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基于奇异值分解和小波神经网络的人脸识别 预览
8
作者 王艳花 杨静 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期40-44,共5页
针对人脸识别在有遮挡、表情变化和光照变化引起的鲁棒性变差问题,以及传统人工神经网络用于人脸识别时存在的维数灾难问题,提出一种分块奇异值分解和小波神经网络结合的人脸识别算法。首先,将人脸图像进行分块,获得图片局部的奇异值,... 针对人脸识别在有遮挡、表情变化和光照变化引起的鲁棒性变差问题,以及传统人工神经网络用于人脸识别时存在的维数灾难问题,提出一种分块奇异值分解和小波神经网络结合的人脸识别算法。首先,将人脸图像进行分块,获得图片局部的奇异值,并将其按一定顺序排列得到人脸的特征向量;然后,运用加入动量项的改进小波神经网络进行人脸图像分类识别;最后,在Matlab环境下利用ORL和YALE人脸图像数据库进行仿真实验,并且在GUI图形用户界面上进行验证。实验结果表明,该算法实现简单,识别率高,对光照、遮挡、表情等变化有很好的鲁棒性,具有很大的使用价值。 展开更多
关键词 人脸识别 人工神经网络 奇异值分解 小波神经网络 仿真实验 算法验证
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基于机器学习的能力评价与匹配研究 预览
9
作者 张毅 张珉浩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期363-369,共7页
目前,高校学生就业形势严峻,针对企业看重的能力对学生做出评价,有助于企业选拔人才,同时也能提高学生的竞争力。采用层次分析法和模糊评价相结合的方式对高校学生的综合能力进行评价。为了解决模糊系统无法自动调整隶属函数参数的问题... 目前,高校学生就业形势严峻,针对企业看重的能力对学生做出评价,有助于企业选拔人才,同时也能提高学生的竞争力。采用层次分析法和模糊评价相结合的方式对高校学生的综合能力进行评价。为了解决模糊系统无法自动调整隶属函数参数的问题,有效结合模糊理论和神经网络架构的优点,提出了引入神经网络的综合评价改进算法;并设计具有时频局域化特性的小波神经网络,能够更好地模拟非线性函数,用于预测学生适合的职位。分析实验结果表明,基于改进模糊神经网络算法的能力评价模型与小波网络职位匹配模型,能够提升系统精度与自适应能力,评价结果客观,对学生的能力评价及就业选择具有指导意义。 展开更多
关键词 机器学习 综合能力 模糊评价 BP神经网络 小波神经网络
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光伏串列信道噪声特性研究与建模 预览
10
作者 孙凤杰 赵晨凯 《中国电力》 CSCD 北大核心 2019年第6期147-153,共7页
为实现对每块光伏组件的工作状态进行监测,可运用以光伏组件串列为介质的载波通信技术实现,因此有必要掌握光伏串列的信道噪声特性。以某光伏电站实测的光伏串列信道噪声为对象,提出了一种粒子群优化BP神经网络的光伏串列信道噪声建模... 为实现对每块光伏组件的工作状态进行监测,可运用以光伏组件串列为介质的载波通信技术实现,因此有必要掌握光伏串列的信道噪声特性。以某光伏电站实测的光伏串列信道噪声为对象,提出了一种粒子群优化BP神经网络的光伏串列信道噪声建模方法。实验与仿真结果表明:粒子群优化BP神经网络模型的预测输出和测试原噪声在功率谱密度及时域波形上有着一致的变化趋势,证明了该模型的有效性。相比较于小波神经网络和遗传算法优化的BP神经网络,粒子群优化的BP神经网络的预测均方根误差更小、精度更高。 展开更多
关键词 光伏组件 噪声特性 BP神经网络 小波神经网络 粒子群算法 遗传算法
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基于BP与小波神经网络的高光谱影像土地利用分类方法研究 预览
11
作者 张雅洁 刘伟东 徐伟航 《测绘标准化》 2019年第1期23-26,共4页
遥感影像分类技术是土地利用调查的主要技术,人工神经网络的出现为提高分类精度提供了新途径,其中BP神经网络与小波神经网络应用最广泛。利用BP神经网络与小波神经网络对Indian pines高光谱影像进行分类,比较BP神经网络与小波神经网络... 遥感影像分类技术是土地利用调查的主要技术,人工神经网络的出现为提高分类精度提供了新途径,其中BP神经网络与小波神经网络应用最广泛。利用BP神经网络与小波神经网络对Indian pines高光谱影像进行分类,比较BP神经网络与小波神经网络在土地利用分类中的表现,结果表明小波神经网络的分类效果优于BP神经网络。 展开更多
关键词 BP神经网络 小波神经网络 影像分类 土地利用
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基于小波神经网络爆破振动速度预测与分析
12
作者 孔亚腾 王耀 《居舍》 2019年第26期191-191,197共2页
为提高爆破振动速度的预测精度,进而为防治爆破作业中爆破振动危害提供有效而更加有效的依据,本文提出了基于小波神经网络的预测方法,将各个爆破监测数据进行正负相关的转换,来统一爆破影响因素与爆破振动速度之间的关系,并把处理后的... 为提高爆破振动速度的预测精度,进而为防治爆破作业中爆破振动危害提供有效而更加有效的依据,本文提出了基于小波神经网络的预测方法,将各个爆破监测数据进行正负相关的转换,来统一爆破影响因素与爆破振动速度之间的关系,并把处理后的数据输入到小波神经网络中对爆破振动速度进行预测,相比传统的BP神经网络预测模型,本文提出的预测模型对爆破振动速度预测精度将近提高了10%,进而为爆破方案的优化提供强有力的理论根据。 展开更多
关键词 爆破振动速度 爆破振动危害 小波神经网络 BP神经网络
基于优化小波神经网络的宏观经济预测技术研究 预览
13
作者 冯娇 李红朴 《现代电子技术》 北大核心 2019年第7期181-183,186共4页
一个国家或地区的未来宏观经济走势是实时变化的,且受到许多干扰因素的影响。传统的预测方法无法有效解决此类非线性系统的准确预估问题,因此提出一种基于优化小波神经网络的宏观经济预测方法。不同于现有的BP神经网络预测模型,采用小... 一个国家或地区的未来宏观经济走势是实时变化的,且受到许多干扰因素的影响。传统的预测方法无法有效解决此类非线性系统的准确预估问题,因此提出一种基于优化小波神经网络的宏观经济预测方法。不同于现有的BP神经网络预测模型,采用小波神经网络模型进行宏观经济预测。此外,采用智能群体算法中的狼群算法对小波神经网络模型的权值进行优化。采用归一化后的某省份经济数据对提出的模型进行学习训练。预测结果表明,相比BP神经网络预测模型,提出方法具有更高的准确性。 展开更多
关键词 宏观 预测模型 BP神经网络 小波神经网络 狼群算法 准确性
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基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测
14
作者 陈柚州 任涛 +1 位作者 邓朋 王斌 《现代隧道技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期56-61,共6页
小波神经网络存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,而人工蜂群算法收敛速度快且同时具有局部和全局搜索的能力。文章利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,形成人工蜂群小波神经网络,并将其应用于地铁隧道沉降预测;并以深圳地铁1... 小波神经网络存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,而人工蜂群算法收敛速度快且同时具有局部和全局搜索的能力。文章利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,形成人工蜂群小波神经网络,并将其应用于地铁隧道沉降预测;并以深圳地铁10号线为例,将该模型的预测结果与BP神经网络、小波神经网络进行对比分析。结果表明,人工蜂群小波神经网络较其它两种模型的预测精度更高,预测结果更稳定。 展开更多
关键词 地铁隧道 沉降预测 人工蜂群 小波神经网络 BP神经网络
拖拉机发动机减速器动力学分析及故障诊断研究——基于小波神经网络 预览
15
作者 郭庆军 《农机化研究》 北大核心 2019年第10期259-263,共5页
以拖拉机发动机减速器为研究对象,从分析发动机减速器故障机理出发,深入研究了减速器行星齿轮系统的建模方法和动力学模型,并采用小波神经网络算法研究了一套拖拉机发动机减速器故障诊断系统,能够对发动机减速器机械故障进行实时诊断。... 以拖拉机发动机减速器为研究对象,从分析发动机减速器故障机理出发,深入研究了减速器行星齿轮系统的建模方法和动力学模型,并采用小波神经网络算法研究了一套拖拉机发动机减速器故障诊断系统,能够对发动机减速器机械故障进行实时诊断。试验结果表明:小波神经网络算法能够准确判断发动机减速器的工作状态,识别率高达96%以上,充分证明了系统的准确性和可行性。 展开更多
关键词 拖拉机 发动机减速器 动力学分析 故障诊断 小波神经网络
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基于小波神经网络的污水厂总磷预测模型 预览
16
作者 郭宗敏 徐冰峰 +1 位作者 山丕斌 周亚霖 《软件导刊》 2019年第9期38-41,共4页
污水厂进水污染物与出水总磷的变化规律呈高度非线性,而传统机理预测模型需要依据经验设定大量参数,预测精度较低,预测相对误差处于15%~25%之间。为提高预测精度,以进水化学需氧量、总氮、氨氮、总磷、进水量5个进水指标与出水总磷浓度... 污水厂进水污染物与出水总磷的变化规律呈高度非线性,而传统机理预测模型需要依据经验设定大量参数,预测精度较低,预测相对误差处于15%~25%之间。为提高预测精度,以进水化学需氧量、总氮、氨氮、总磷、进水量5个进水指标与出水总磷浓度的映射关系建立小波神经网络预测模型。结果表明,小波神经网络模型模拟相对误差为9.87%,相较于机理模型,预测误差降低了5%~15%;同时模型收敛速度快,具有强大的非线性拟合能力,运行稳定性强,对污水厂实际运行中出水总磷预测有一定参考作用。 展开更多
关键词 进水污染物 总磷出水浓度 小波神经网络
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基于时频空间的非模型组合导航滤波方法 预览
17
作者 陶瞩 高赛赛 黄莹 《计算机测量与控制》 2019年第8期258-261,共4页
针对传统的组合导航方法存在建立模型困难和数据维度大等问题,提出了一种利用小波神经网络,直接对解算后的位置速度误差信息进行非线性预测的方法,该方法充分利用小波神经网络强大的时频分析与非线性预测能力,摆脱了数学模型的桎梏,避... 针对传统的组合导航方法存在建立模型困难和数据维度大等问题,提出了一种利用小波神经网络,直接对解算后的位置速度误差信息进行非线性预测的方法,该方法充分利用小波神经网络强大的时频分析与非线性预测能力,摆脱了数学模型的桎梏,避免模型建立中引入新的误差,并采用多个并行网络对数据进行降维处理,大大降低了计算量;以卡尔曼滤波为参照进行仿真实验,结果表明,该方法能够有效提高组合导航系统的精度与实时性,为组合导航滤波提供一种新的可行路径。 展开更多
关键词 组合导航 小波神经网络 卡尔曼滤波
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大学校园共享单车需求预测及调度路径规划方法 预览
18
作者 陈菁 卓曦 唐璐璐 《交通科技》 2019年第4期81-84,共4页
为提高大学校园共享单车运营效率,综合考虑校园区域和学生出行特性,应用小波神经网络预测区域需求量,在此基础上,建立调度模型,得到调度路径规划方法,并以福州大学为例,进行实例验证。实例分析结果表明,预测需求量的平均绝对误差和平均... 为提高大学校园共享单车运营效率,综合考虑校园区域和学生出行特性,应用小波神经网络预测区域需求量,在此基础上,建立调度模型,得到调度路径规划方法,并以福州大学为例,进行实例验证。实例分析结果表明,预测需求量的平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.983辆和14.36%,可见共享单车预测需求量与实际需求量差别不大,且给出的调度路线较优。 展开更多
关键词 智能交通 共享单车 需求预测 调度 小波神经网络 整数规划
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基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测 预览
19
作者 郁莹珺 徐达宇 +1 位作者 寿国忠 王佩欣 《江苏农业科学》 2019年第1期211-216,共6页
温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和... 温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和小波神经网络(wavelet neural network,简称WNN)的温室温湿度组合预测方法。首先,利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明,运用EMD-WNN组合的温度模型有效性为0.993 4,湿度模型有效性为0.978 1,且优于单独WNN模型和BP神经网络模型的预测结果,可有效提高短期温室温湿度预测的精度。 展开更多
关键词 验模态分解 小波神经网络 模型构建 温室 温度 湿度 预测
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基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测 预览 被引量:1
20
作者 高毅 李盛伟 +2 位作者 迟福建 葛磊蛟 张东 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期62-66,共5页
为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小... 为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小波因子等参数得到优化。通过与传统的WNN预测方法以及遗传算法优化的WNN预测算法进行比较,结果显示所提方法有效地提高了光伏短期输出功率预测的稳定性与准确性,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 人群搜索算法 光伏输出功率 小波神经网络 优化
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