基于LSFD算法的小波模糊神经网络的研究与应用

利用小波变换的多分辨率特性构造小波模糊神经网络模型,并应用在非线性系统的辨识上.在参数学习上,给出了模糊微分与李亚普诺夫稳定相结合的新算法—LSFD算法,并与梯度下降法进行了对比.通过仿真,结果表明小波模糊神经网络模型与模糊神经网络、模糊小波神经网络、小波神经网络和神经网络等模型相比,其性能指标最小,收敛速度更快,更加准确.     

小波模糊神经网络在非线性函数逼近中的应用

将前馈神经网络与T-S模糊模型相融合构造了一种模糊神经网络,进一步利用小波变换的压缩特性与模糊神经网络相结合构造出一种小波模糊神经网络模型,并应用在非线性函数逼近上。通过仿真,结果表明小波模糊神经网络是最优的。     

基于小波模糊神经网络的实时交通流预测

实时交通流预测是智能运输系统研究的重要内容之一.本文将小波分析的相关知识与模糊神经网络相结合,给出了基于小波模糊神经网络的交通流预测模型,采用小波函数作为模糊隶属度函数,用神经网络来实现模糊推理,完成对下一个周期性交通流的估计.同时,用遗传算法来优化整个网络,实测数据验证这种方法预测精度高,收敛过程平稳,适应性强.     

基于小波神经网络技术的井下瓦斯传感器故障诊断分析

煤矿井下瓦斯传感器的准确性和鲁棒性关系到矿井的安全生产。以瓦斯传感器故障诊断为研究对象,利用小波包分解算法分析了瓦斯传感器故障信号、提取了相关特征,并基于这些特征,采用扩展滤波算法训练神经网络。兖州集团王庄煤矿的100组瓦斯检测数据验证了该技术的有效性和准确性,为瓦斯传感器故障的在线诊断系统设计提供了参考。