基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测

引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.     

基于小波和神经网络的供热负荷预测

目的研究供热系统热负荷预测方法,使供热量及时跟随用户需热量进行控制.方法通过分析供热负荷特性及其变化规律,用小波包变换对热负荷序列进行分解,再结合Elman神经网络分别对各序列建立模型,进行单步预测,最后重构各序列,得出热负荷预测序列.结果仿真试验表明,与未采用小波分析的BP、Elman神经网络相比,该方法预测精度较高,跟踪能力强.结论基于小波和神经网络的供热负荷预测方法能较好地跟踪预测用热量,适合于短期供热负荷预测的应用.     

基于小波神经网络的时间序列预报方法及应用

传统的时间序列预测模型在处理具有非线性特性或非平稳时间序列问题,特别是对有人参与的主动系统、社会经济系统的预测上,无法取得满意的预测效果.寻求处理这类系统的方法是人们一直努力的方向.这里以小波理论为基础,重点研究了小波网络在非线性时间序列中的建模预测方法,利用深圳综合指数数据,建立了股票指数预测模型.该模型克服了传统的时间序列预测模型仅局限于线性系统的情况,避免了BP神经网络模型固有的缺陷.仿真结果表明,该方法比神经网络预测方法的预测精度高,可以很好地应用于某些非线性时间序列的预测中.     

基于小波变换和BP神经网络的短期风电功率预测

风电功率预测的准确性对风电大规模接入的电力系统安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于小波变换和BP神经网络的风电功率预测模型,通过小波变换将风电功率序列在不同频率上进行分解,对分解后的单支序列分别采用相匹配的BP神经网络进行建模和预测,最后,叠加各序列的预测结果得到完整的预测值。基于该模型的内蒙古某风电场输出功率预测算例结果表明:该模型可以有效提高预测精度。     

小波变换在时间序列信号长程预测中的应用

讨论时间序列信号长程预测的原理和卡尔曼滤波预测模型及其改进模型的应用,及小波变换在时间序列分析长程预测中的应用,通过小波变换将时间序列信号分解,再重构低频信号,从重构后的信号中进行重采样提取时间序列子序列用于信号长程预测的方法.     

基于小波神经网络的房地产价格指数预测研究

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型。应用BP神经网络来对房地产价格指数进行预测,精度和收敛的速度都不是很理想,这主要是因为BP神经网络本身存在着缺陷。为了克服BP神经网络的缺陷,本文将小波变换和BP神经网络结合起来,运用小波神经网络来对房地产价格指数进行预测,并与BP网络的预测结果进行了比较,最后发现用小波神经网络进行经济预测可以达到很好的效果。     

基于小波分析的BP神经网络膜蛋白跨膜螺旋区段预测

基因组计划所产生的大量蛋白质序列迫切需要从理论上预测跨膜螺旋区段。提出了基于小波多分辨分析的BP神经网络膜蛋白跨膜螺旋区段的预测新方法,并把此方法称之为WnnTM。从MPtopo数据库中随机抽取80条三维结构已知的膜蛋白质序列构建数据集,把它们映射成疏水值序列,通过小波分解和重构得到小波系数,并结合BP神经网络构造小波BP神经网络预测模型,对膜蛋白跨膜螺旋区段的位置和数目进行预测。实例验证,WnnTM预测方法比单独用BP神经网络对膜蛋白跨膜螺旋区段进行预测更有效。     

基于小波神经网络的水文时间序列预测

复杂时间序列预测是时间序列分析的主要研究内容之一,已成为一个具有重要理论和实际应用价值的热点研究领域。基于小波和神经网络组合模型,提出一种多因子小波预测模型以提高水文时间序列的预测精度。并根据不同小波函数对水文时间序列数据的适应性,提出了一种基于加权相关系数的小波函数选择准则。以国家重要水文站淮河王家坝站汛期的日流量时间序列预测为例,对各种常用小波函数进行了实验。结果发现选择得到的Haar小波和B3 spline小波函数预测精度较高,从而验证了小波函数选取准则的有效性;通过和传统单序列小波神经网络模型比较,发现提出的多因子小波神经网络模型的预测合格率在不同预见期均提高了10％以上,并且对洪水高流量方向预测合格率提高了15％。     

DB小波与RBP神经网络的短期电力负荷预测

基于DB小波与BP神经网络,提出一种DB小波与RBP神经网络的方法对短期电力负荷预测.运用DB小波能够精确地提取时间序列的细微特性和RBP网络的输出反馈作为输入神经元数据增加了数据信息量的特点,构建了DB与RBP预测模型,经实际数据证明该方法提高了预测的精确性.     

小波神经网络组合时序模型在径流预报中应用

构建小波与人工神经网络组合时序模型,该模型利用morlet小波基函数取代人工神经网络的激发函数,通过平移因子和伸缩因子确定小波基函数,采用误差逆向传播算法训练网络和预测.利用此模型对赣江河段上外洲水文站月径流变化趋势进行预测,并将其计算结果与BP神经网络进行比较,结果表明利用小波神经网络进行时间序列预测效果较理想.