基于遗传退火优化的小波神经网络预测模型.pptx
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基于遗传退火优化的小波神经网络预测模型.pptx
,目录PartOnePartTwo遗传算法原理退火优化算法原理遗传退火优化算法结合算法流程PartThree小波变换原理神经网络原理小波神经网络模型结构模型参数设置PartFour编码方式选择适应度函数设计选择操作设计交叉和变异操作设计退火温度设计PartFive数据集准备模型训练过程测试集验证性能评估指标PartSix模型优势分析局限性分析改进方向探讨应用场景展望THANKS
基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型.docx
基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型1.引言随着工农业的发展,以及城市化进程的加快,大量的人口聚集在城市中,使得城市环境污染日益严重。空气污染是城市环境污染的主要形式之一,其中PM_(2.5)浓度是空气污染的重要指标。实时准确地预测PM_(2.5)浓度的变化越来越受到人们的关注。本文提出了一种基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,旨在提高预测准确性和稳定性。2.相关工作许多研究者已经进行了大量的工作,以提高PM_(2.5)浓度的预测准确性。传统的方法包括时间序列分析、ARIMA
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本发明公布了一种基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡方法,该方法将遗传算法引入到正交小波盲均衡方法(WTCMA)中,利用遗传算法的全局搜索特性,对均衡器权向量进行优化,以降低WTCMA局部收敛的可能性,减小了稳态误差,并针对遗传算法的局部搜索能力差,在遗传算法中嵌入模拟退火思想,发明的基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡方法(SA-GA-WTCMA),纠正了遗传算法的早熟现象,进一步减小了稳态误差、加快了收敛速度。水声信道仿真结果,验证了该发明方法的有效性。
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基于遗传小波神经网络的港口船舶交通流量预测模型比较基于遗传小波神经网络的港口船舶交通流量预测模型比较摘要:船舶交通流量预测对港口管理和规划具有重要意义。本文比较了两种基于遗传小波神经网络的港口船舶交通流量预测模型。利用港口船舶交通流量数据,将其分为训练集和测试集,分别采用遗传小波神经网络和传统小波神经网络进行建模和预测,并对比两种方法的预测精度和计算效率。实验结果表明,基于遗传小波神经网络的模型在预测精度和计算效率上均优于传统小波神经网络模型。关键词:港口船舶交通流量预测、遗传小波神经网络、传统小波神经网
基于小波神经网络的海流预测模型.docx
基于小波神经网络的海流预测模型随着海洋经济的飞速发展和人类对海洋资源的需求逐渐增加,海流的预测成为了海洋科学研究的一个重要领域。准确地预测海流的运动轨迹能够为渔业、海事、海洋环境保护等领域提供支持和保障。因此,本文将介绍一种基于小波神经网络的海流预测模型。一、研究背景海洋环境是一个复杂的系统,而海流是其中的一个重要组成部分。海流是水的水平运动,通常由海洋表面风、地球自转和地形等因素共同作用而形成。但是,由于海流的变化受到多种因素影响,其运动规律较难把握。因此,需要寻找一种高效、准确的方法来预测海流运动的轨