【摘要】：針對(duì)非線性時(shí)間序列，建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)計(jì)算小波分解和小波級(jí)數(shù)，達(dá)到最優(yōu)的逼近效果．經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證，該方法能有效地提高預(yù)測(cè)精度，避免了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的固有缺陷
[Abstract]:Aiming at the nonlinear time series, the wavelet neural network prediction model is established, and the optimal approximation effect is achieved by calculating the wavelet decomposition and wavelet series. The example shows that the method can effectively improve the prediction accuracy and avoid the inherent defects of the artificial neural network model.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)系
【基金】：中華電力教育基金
【分類號(hào)】：O141.4,O211.61

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本文編號(hào)：2505447