小波分析和SVR在供热负荷预测中的应用

采用热计量后供热系统将成为变流量系统，结合小波分析和支持向量回归（SVR）及时准确预测热负荷，使供热控制跟踪热量的变化,利用偏相关分析来选择模型输入参数，将小波分析应用于数据消噪处理，建立支持向量回归负荷预测模型。研究结果表明，该方法提高了运算效率和预测精度。     

小波分析和SVR在供热负荷预测中的应用

采用热计量后供热系统将成为变流量系统,结合小波分析和支持向量回归(SVR)及时准确预测热负荷,使供热控制跟踪热量的变化.利用偏相关分析来选择模型输入参数,将小波分析应用于数据消噪处理,建立支持向量回归负荷预测模型。研究结果表明,该方法提高了运算效率和预测精度。     

小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用

针对小波网络建模存在难以有效对小波级数进行截断的问题,提出一种基于频带能量的小波级数截断方法,该方法能克服传统方法对个人经验的依赖,确保小波网络的逼近能力;结合正交最小二乘法,将其应用于电力负荷预测中,建立负荷预测的小波网络模型.仿真结果表明:用该方法建立的小波网络模型简洁、明了,结果有效、准确,具有较好的预测能力.     

基于小波分析和RBF神经网络的铜价预测

提出一种非线性时间序列预测方法,即把小波分析结合RBF神经网络预测方法对非线性时间序列进行预测。对铜价的预测结果表明,该方法比单纯的小波预测或单纯的RBF网络预测精度高,可以很好的应用于某些非线性时间序列的预测中。     

模糊耦合神经网络的系统供热预测研究

热流量的准确预测,对于日益庞大的城镇供热系统能效提升起着至关重要的作用。首先对影响热流量的各因素应用数理统计的方法进行分析,然后采用模糊耦合神经网络算法对供热系统建立热流量预测模型,并通过某热源的历史运行数据进行分析,与小波神经网络算法比较,证实了该耦合算法的高准确性。这种将模糊理论与神经网络相结合的预测方法兼顾了二者的优点,使其既具有模糊逻辑的不确定信息处理能力,又可以有神经网络的自学习能力。该研究符合城镇供热系统非线性的特性,可以应用于智能热网的热流量预测。     

考虑管网温度衰减的集中供热系统热源运行负荷预测

为提高集中供热系统的供热质量和供热经济性,提出一种集中供热系统热源运行负荷预测的方法。该方法考虑了热媒在管网输送过程中温度的衰减,将管段衰减度引入到基于图论理论所建立的供热管网模型中,建立热源运行负荷预测的数学模型。运用该模型可计算不同供热温度下的用户室内温度和供热管网中各节点的温度,对热源运行负荷进行预测,为供热系统的运行调节提供参考。     

基于小波神经网络的水库泥沙预测

针对水沙机理复杂,水文预报中泥沙难以预测的问题,将小波神经网络应用到水库入库含沙量、泥沙淤积量预测,计算简便,预测结果可为水库短期调度运行和长期运行管理提供依据.采用梯度修正法修正网络权值和小波基函数参数,通过分析影响水库入库含沙量、泥沙淤积量的主要因素,分别建立小波神经网络预测模型.以某水库为例,对其入库含沙量及泥沙淤积量进行了预测.与实测结果的对比分析表明,预测结果的确定性系数分别达到0.70及0.97,且入库含沙量的预测结果较BP神经网络预测结果好.该方法预测精度较高且计算方便.     

武器装备研制阶段费用预测方法及仿真

提出一种基于小波神经网络的武器装备研制阶段的费用预测方法.建立小波神经网络预测模型,并推导该模型的预测算法.应用一组美军反舰导弹数据进行仿真预测.结果表明,小波神经网络方法比传统BP网络方法平均预测误差减小了1%,收敛速度加快了3倍.     

基于小波变换和神经网络伺服控制系统的设计

提出了基于小波神经网络控制的无刷电机控制系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和故障状态的检测以便能实时保护.仿真结果表明该方法能大大改善调速系统的静态、动态性能,具有优良的控制效果,小波检测灵敏度高,对噪声有较高的鲁棒性,具有广阔的应用前景.     

基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点.本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算.预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络.     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

用于脑电数据压缩的改进的BP小波神经网络

用一种改进的BP小波神经网络对脑电图(EEG)数据信号进行压缩．对小波神经网络采用最速梯度下降法优化网络参数，并对学习率采用自适应学习速率方法自动调节．利用小波神经网络的函数逼近特性，对脑电随机信号进行逼近，最终压缩比可达15以上．实验结果显示，小波神经网络在大量压缩数据的同时，能较好地恢复原有信号。     

非线性回归分析的PSO小波网络方法及应用

文章介绍了粒子群算法(PSO)和小波神经网络的基本原理,把基于粒子群小波网络的混合算法应用到非线性回归问题中,并对算法解决非线性回归问题进行了实践分析,最后建立了测井响应值和物性参数孔隙度之间的回归模型.从仿真结果可以看出,本方法的回归值和岩心分析值符合较好,表明粒子群小波网络进行非线性回归分析是一种有效的数据回归方法.     

小波神经网络在绝缘子漏电量预测中的应用

为了实现对绝缘子漏电量的准确预测，提出了基于小波神经网络的预测模型，分析了网络的拓扑结构，给出了网络学习方法．通过对绝缘子漏电量样本数据进行预处理，生成学习样本和测试样本，进而对预测模型进行测试，实现了对绝缘子漏电量的准确预测．将其应用于电业局的绝缘子漏电量预测中，达到了实际应用的精度要求．实验和实际应用表明，该预测模型的误差小，精确度高，能有效地预测绝缘子漏电量。     

基于小波神经网络矿山安全的评价模型

煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值.     

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析，提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法．该方法构建小波网络模型，采用梯度下降法对网络进行训练．网络训练分为离线训练和在线训练，由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值．以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整．从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号，取代了传统的位置传感器．最后仿真及实验结果表明，该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号．     

一种基于小波神经网络混合模型的说话人识别方法

提出一种混合模型,即将隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)相结合应用于说话人识别的模型.该方法利用HMM的时序建模能力以及小波神经网络较强的模式分类能力,进行与文本无关的说话人的识别.实验表明,采用这种混合模型可以提高系统的识别率,特别在噪声环境中具有一定的噪声鲁棒性,提高了识别性能.     

小波神经网络的研究及其展望

小波分析与神经网络结合的研究 ,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。小波分析具有良好的时频局部性质 ,而神经网络具有自学习功能和良好的容错能力 ,将二者结合必具有强大的优势。本文对小波网络的结构形式 ,学习算法及其应用进行综述 ,并就其存在的一些问题及其发展趋势进行了探讨。     

用二元树复小波变换法实现离焦图像的半盲复原

提出了一种基于二元树复小波变换和神经网络的半盲离焦图像复原算法，首先利用二元树复小波变换和特征值分解提取图像的特征矢量，将该矢量用来训练小波神经网络，利用训练好的网络估计离焦模糊参数.由此获得点扩展函数，用Wiener滤波完成图像的复原.实验结果表明，该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像.     

锂离子动力电池荷电状态联合估计应用

为了进一步提高锂离子动力电池荷电状态(SOC)的估计精度问题,在分析了电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC值的影响后,提出了一种新颖的混沌萤火虫算法(chaos firefly algorithm,CAF)和小波神经网络(WNN)相结合的锂离子动力电池SOC联合估计方法,该方法首次利用于电池SOC值估计中,通过新颖的混沌萤火虫算法优化小波神经网络,加入动量项优化网络的权值和调整修正参数,提高了网络的学习效率和SOC估计精度。克服神经网络进化缓慢并且容易陷入局部最小的缺陷,通过仿真和电池实际工况下实验,结果表明与WNN算法相比,所提出的方法具有更高的预测精度,均方根误差小于2%,验证了这一算法的可行性和有效性。