黑河流域近60年来径流量变化及影响因素 被引量：96

1

作者 王钧 蒙吉军 《地理科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期83-88,共6页

基于莺落峡、正义峡水文站径流量数据及相关气候资料，借助小波分析、小波神经网络模型和GIS空间分析方法，研究黑河干流径流量变化周期、突变、趋势及原因。结果显示：1944—2005年莺落峡年均径流量变化长周期约7和25年，变化总体呈增... 基于莺落峡、正义峡水文站径流量数据及相关气候资料，借助小波分析、小波神经网络模型和GIS空间分析方法，研究黑河干流径流量变化周期、突变、趋势及原因。结果显示：1944—2005年莺落峡年均径流量变化长周期约7和25年，变化总体呈增加趋势，增加率约1．04m^3／（s·10a）；1954—2000年正义峡年均径流量变化长周期约6和27年，变化总体呈减少趋势，减少率约2．65m^3／（s·10a）；2006～2015年莺落峡年均径流量呈增加趋势，增加率约2．04m^3／（s·10a）；莺落峡径流量的增加主要与黑河流域上游气候向暖湿型转化有关，而正义峡径流量的减少与中游水资源利用量的迅速增加有关。 展开更多

关键词 径流量变化 小波分析 小波神经网络模型 GIS空间分析 黑河流域

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基于小波神经网络的地下水流数值模拟模型的替代模型研究 被引量：13

2

作者 王宇 卢文喜 +1 位作者 卞建民 安永凯 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期139-146,共8页

以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为... 以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为地下水流数值模拟模型的替代模型,而后对替代模型有效性作误差分析,并与多元非线性回归替代模型进行对比.结果显示,2种替代模型在功能上都能逼近地下水流数值模拟模型,但小波神经网络模型得到的水位降深均值和水位降深剩余标准差与模拟模型计算结果的相对误差分别低于多元非线性回归模型76%和45%,说明小波神经网络模型更适合作为地下水流数值模拟模型的替代模型,这为减少优化模型求解过程中直接调用模拟模型所造成的计算负荷提供了一种有效的替代方法. 展开更多

关键词 替代模型 地下水流数值模拟模型 拉丁超立方 小波神经网络模型

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基于神经网络的预测模型的比较研究 被引量：9

3

作者 刘旭 于国祥 沈西挺 《河北省科学院学报》 CAS 2007年第4期7-12,共6页

随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结... 随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围。以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度。预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性。 展开更多

关键词 预测模型 BP神经网络模型 L-M算法 RBF神经网络模型 小波神经网络模型 组合神经网络模型

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三种地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比 被引量：9

4

作者 王宇 卢文喜 +1 位作者 卞建民 侯泽宇 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期886-891,共6页

准确而可靠地预测地下水埋深对生态环境保护和水资源规划管理具有重要意义。针对吉林西部浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法——小波神经网络(WA-ANN)模型。将研究区2002年1月-2... 准确而可靠地预测地下水埋深对生态环境保护和水资源规划管理具有重要意义。针对吉林西部浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法——小波神经网络(WA-ANN)模型。将研究区2002年1月-2009年12月当月降水量、蒸发量、人工开采量和前月平均地下水埋深4个参数作为输入,当月平均地下水埋深作为输出,建立浅层地下水埋深预测模型,并与BP神经网络(BP-ANN)模型和自回归移动平均(ARIMA)模型进行比较,对比分析了三者的建模过程及其模拟精度。结果显示:相比两种ANN模型,ARIMA模型建模过程更为简单,计算效率更高;但WA-ANN模型的拟合精度高于BP-ANN和ARIMA模型,预测效果更好。总体来看,WA-ANN模型在浅层地下水埋深预测中具有一定的应用推广价值。 展开更多

关键词 小波转换 BP神经网络模型 小波神经网络模型 自回归移动平均模型 人工神经网络 地下水埋深 预测 吉林西部

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近30年我国卫生总费用与国内生产总值的关系研究:基于小波神经网络模型 被引量：10

5

作者 徐融飞 徐凌忠 +4 位作者 郭振 周成超 于小龙 赵秀秀 祁华金 《中国卫生经济》 北大核心 2012年第10期5-8,共4页

卫生总费用与国内生产总值的关系研究是卫生总费用筹资水平研究的主要内容。文章选取1978—2009年我国卫生总费用与国内生产总值的统计数据构建小波神经网络预测模型,描述卫生消费弹性系数和卫生总费用占国内生产总值百分比的发展特点,... 卫生总费用与国内生产总值的关系研究是卫生总费用筹资水平研究的主要内容。文章选取1978—2009年我国卫生总费用与国内生产总值的统计数据构建小波神经网络预测模型,描述卫生消费弹性系数和卫生总费用占国内生产总值百分比的发展特点,并预测未来趋势,以期为改善卫生筹资提供建议。 展开更多

关键词 小波神经网络模型 卫生总费用 国内生产总值 卫生消费弹性系数

原文传递

基于小波神经网络的温室番茄产量预测 被引量：7

6

作者 尹义志 王永刚 +1 位作者 张楠楠 刘宇航 《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2020年第8期53-59,共7页

为解决北方日光温室内传统的番茄产量预测方法预测精度低,预测结果与实际产量相差较大,无法保证资源的合理利用和经济效益最大化等问题,提出运用将小波分析和BP网络结合的方式预测温室内番茄产量。首先,利用相应的传感器设备获取温室内... 为解决北方日光温室内传统的番茄产量预测方法预测精度低,预测结果与实际产量相差较大,无法保证资源的合理利用和经济效益最大化等问题,提出运用将小波分析和BP网络结合的方式预测温室内番茄产量。首先,利用相应的传感器设备获取温室内的各种变量数据,应用MATLAB R2017a软件对其进行处理并分类,剔除掉偏差较大的数据,并进行特征提取,筛选出8种与番茄产量相关的特征参数作为模型的输入变量。然后,设计构建小波神经网络预测模型,将处理后的数据作为模型的输入变量,并且不断修正模型参数,通过多次训练和校正提升预测精度,并将该模型与BP神经网络模型、作物机理模型相比较。试验结果表明,此模型的预测结果与实际产量间的平均相对误差为1.02%,预测精度和拟合效果均优于BP神经网络模型和作物机理模型,运算速度较快,且具有较好的鲁棒性和函数逼近能力,能够为定量预测北方日光温室番茄产量提供一定的理论和技术依据。 展开更多

关键词 番茄 产量 日光温室 BP神经网络 小波神经网络模型

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基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究 被引量：7

7

作者 王堃 陈涛涛 +2 位作者 李雪 张兰芬 迟道才 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期457-460,共4页

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型... 参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:小波神经网络模型预测结果精度均在2级以上,与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值达到5.5%,准确性优于灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,达到较好的预测效果,为参考作物腾发量预测提供新方法。 展开更多

关键词 参考作物腾发量 小波神经网络模型 预测模型 MATLAB工具箱

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基于FCM的小波神经网络模型在径流预测中的应用 被引量：7

8

作者 钟炜 宋洋 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期68-73,共6页

针对径流变化存在的季节性差异,提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集与观测值之间的局部预测模型,文中采用... 针对径流变化存在的季节性差异,提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集与观测值之间的局部预测模型,文中采用网络模型分类识别器,可自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.以西南某水库2006年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和文中所建的融合模型进行了比较. 展开更多

关键词 径流预测 小波神经网络模型 模糊C-均值聚类 遗传算法

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卫星钟差预报模型的分析与比较 被引量：6

9

作者 王旭 柴洪洲 +1 位作者 石明琛 种洋 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期350-354,共5页

为了分析二次多项式模型(QP)、灰色模型(GM (1,1))、时间序列模型(ARIMA)以及小波神经网络模型(WNN)这4种模型钟差预报的效果,采用GPS提供的RTS精密钟差数据作为实验数据,通过不同数量的建模数据对4种常用模型进行建模;并预报接下来的30... 为了分析二次多项式模型(QP)、灰色模型(GM (1,1))、时间序列模型(ARIMA)以及小波神经网络模型(WNN)这4种模型钟差预报的效果,采用GPS提供的RTS精密钟差数据作为实验数据,通过不同数量的建模数据对4种常用模型进行建模;并预报接下来的30 min和1 h两个时长的钟差数据。据此对4种模型的钟差预报效果进行分析和比较,总结了各模型预报钟差的优点与不足。 展开更多

关键词 卫星钟差预报 二次多项式模型 灰色模型 时间序列模型 小波神经网络模型

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基于神经网络模型的朝阳市生猪价格预测

10

作者 王艳华 《辽宁师专学报（自然科学版）》 2024年第1期10-14,共5页

选取2020年1月至2023年6月朝阳市生猪日价格和猪饲料中豆粕的日价格作为研究数据,分别建立BP神经网络模型和小波神经网络模型对朝阳市生猪价格进行预测.将前160周的价格数据作为BP神经网络模型和小波神经网络模型训练集数据,161~180周... 选取2020年1月至2023年6月朝阳市生猪日价格和猪饲料中豆粕的日价格作为研究数据,分别建立BP神经网络模型和小波神经网络模型对朝阳市生猪价格进行预测.将前160周的价格数据作为BP神经网络模型和小波神经网络模型训练集数据,161~180周的价格数据作为预测数据,通过图形显示预测值和实际值变化,计算2种神经网格模型的平均绝对误差和均方根误差.通过误差比较分析得出,在朝阳市生猪价格波动领域,小波神经网络模型优于BP神经网络模型,建议推广应用. 展开更多

关键词 BP神经网络模型 小波神经网络模型 生猪价格预测

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时间序列小波神经网络组合模型在年降雨量预测中的应用 被引量：6

11

作者 陶猛 徐淑琴 《节水灌溉》 北大核心 2013年第12期40-42,45,共4页

在研究了降雨量特性的基础上提出了一种新型的组合预测模型即时间序列-小波神经网络模型(ARWNN)。以858农场为例,先利用时间序列模型对降雨量进行拟合,并将拟合结果作为小波神经网络的输入进行建模分析,并建立时间序列AR模型和小波神经... 在研究了降雨量特性的基础上提出了一种新型的组合预测模型即时间序列-小波神经网络模型(ARWNN)。以858农场为例,先利用时间序列模型对降雨量进行拟合,并将拟合结果作为小波神经网络的输入进行建模分析,并建立时间序列AR模型和小波神经网络模型与之比较,通过精度检验和对比分析结果表明,组合模型对降雨量的拟合及预测精度均较高。 展开更多

关键词 降雨量 AR—WNN AR模型 小波神经网络模型

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小波神经网络在高炉铁水温度预测中的建模研究 被引量：4

12

作者 张勇 李静 崔桂梅 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1173-1176,共4页

针对铁水硅含量预测高炉炉温的不科学性,本文以高炉铁水温度为研究对象,建立基于小波神经网络的预测高炉炉温模型。首先利用数理统计的方法对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后利用相关分析的方法归纳出影响炉温的关键变量,进而... 针对铁水硅含量预测高炉炉温的不科学性,本文以高炉铁水温度为研究对象,建立基于小波神经网络的预测高炉炉温模型。首先利用数理统计的方法对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后利用相关分析的方法归纳出影响炉温的关键变量,进而建立以出铁批次为时间序列的高炉铁水温度小波神经网络预测模型。最后,应用某钢厂高炉数据做模型试验,相对传统的BP神经网络模型,小波神经网络模型有较好的命中率和预测精度。 展开更多

关键词 炉温 铁水温度 数据预处理 小波神经网络模型

原文传递

基于WNN的隧道交织区车辆换道持续距离预测

13

作者 安醇 朱昌锋 +3 位作者 章超 贾锦秀 赵良晟 王傑 《兰州交通大学学报》 CAS 2023年第4期43-50,共8页

车辆换道行为往往被当作瞬时交通行为而忽视其换道过程的行为特征。采用城市连续隧道交织区换道行为作为研究对象,探究其换道过程中换道持续距离的选择行为,提出了一种引入小波变换和人工神经网络的组合预测模型。首先,对提取到的换道... 车辆换道行为往往被当作瞬时交通行为而忽视其换道过程的行为特征。采用城市连续隧道交织区换道行为作为研究对象,探究其换道过程中换道持续距离的选择行为,提出了一种引入小波变换和人工神经网络的组合预测模型。首先,对提取到的换道数据进行一定程度的降噪处理,将影响换道持续距离的主要因素作为神经网络的输入变量,以南京市“九华山-西安门”连续隧道交织区轨迹数据为例,通过训练模型来提高对车辆换道持续距离的预测精度。结果表明:与机器学习模型和神经网络模型进行对比分析,发现所提出的小波神经网络模型具有较高的预测性能,对该交织段典型换道行为进行特征分析研究,可以为城市连续隧道交织区管理方案的制定奠定理论基础。 展开更多

关键词 换道持续距离 小波神经网络模型 城市连续隧道交织区

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基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真 被引量：3

14

作者 于繁华 赵宏伟 +2 位作者 臧雪柏 刘仁云 王立江 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期297-300,共4页

为了改变因寻找最优振动参数和切削参数而需要在实验中大幅度频繁地改变参数的状况,利用小波函数对一维信号逼近能力较强的特点,提出了一种适用于变参数振动钻削加工过程仿真的小波神经网络模型, 并运用灰色理论中的关联分析法对小波神... 为了改变因寻找最优振动参数和切削参数而需要在实验中大幅度频繁地改变参数的状况,利用小波函数对一维信号逼近能力较强的特点,提出了一种适用于变参数振动钻削加工过程仿真的小波神经网络模型, 并运用灰色理论中的关联分析法对小波神经网络输入权值进行选取。理论分析和实验表明:应用该仿真模型,能在振动钻削过程的不同区段寻找最优的振动参数和切削参数。 展开更多

关键词 计算机应用 小波神经网络模型 振动钻削 仿真 灰色关联分析

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基于小波神经网络的参考作物腾发量预测模型研究 被引量：3

15

作者 王堃 陈涛涛 +2 位作者 李雪 张兰芬 迟道才 《节水灌溉》 北大核心 2013年第6期33-35,共3页

为提高某一地区农业用水效率,进行区域水资源的优化配置。本文以辽宁大连地区1954-2005年参考作物腾发量资料为依据,借助于Matlab工具,分别建立结构为8-12-4和10-12-2的小波神经网络进行参考作物腾发量预测,结果表明:在年度和季节尺度上... 为提高某一地区农业用水效率,进行区域水资源的优化配置。本文以辽宁大连地区1954-2005年参考作物腾发量资料为依据,借助于Matlab工具,分别建立结构为8-12-4和10-12-2的小波神经网络进行参考作物腾发量预测,结果表明:在年度和季节尺度上,小波神经网络模型预测结果与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值分别达到5.5%和4.3%,达到了较好的预测效果。该模型预测过程简单,预测结果可靠。为参考作物腾发量预测提供新方法。 展开更多

关键词 参考作物腾发量 小波神经网络模型 大连地区

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滑坡变形的多因素小波神经网络预测模型 被引量：3

16

作者 李秀珍 王芳其 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2012年第5期235-238,共4页

小波神经网络模型结合了小波变换良好的时频局域化性质及传统神经网络具有的自学习功能,具有良好的逼近与容错能力。以某水电工程区的典型滑坡为例,在对滑坡的基本特征、滑坡变形与主要影响因素相关关系进行分析的基础上,选择滑坡位移... 小波神经网络模型结合了小波变换良好的时频局域化性质及传统神经网络具有的自学习功能,具有良好的逼近与容错能力。以某水电工程区的典型滑坡为例,在对滑坡的基本特征、滑坡变形与主要影响因素相关关系进行分析的基础上,选择滑坡位移速率和对滑坡位移起控制作用的降雨2个因素,建立了滑坡变形的小波神经网络预测模型,并与其他多因素小波神经网络模型进行了比较。结果表明,所建的滑坡多因素小波神经网络模型的预测精度总体均比较高,其中以位移速率和降雨量建立的2因素小波神经网络模型的预测精度最高,优于其他小波神经网络模型。 展开更多

关键词 滑坡 变形预测 小波神经网络模型 多因素

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超高压输电线可听噪声预测方法研究 被引量：1

17

作者 李永明 王玉强 +1 位作者 徐禄文 沈婕 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2014年第7期67-72,76,共7页

为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14... 为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14个因素。结合实例,利用各种方法对输电线可听噪声进行了预测。利用灰色理论进行预测时,首先通过灰色关联分析计算了每个因素的关联度,然后选择灰关联度大于0.8404的6个因素建立了GM(1,7)预测模型。通过计算分析,灰色预测的结果最差,嵌入型灰色RBF神经网络和小波神经网络的预测精度较高,其平均相对误差分别为2.222%和2.853%,因此它们可以用来预测输电线的可听噪声。组合预测方法的预测精度比单一预测方法的精度好,并且组合的方法可以提高预测的稳定性。 展开更多

关键词 可听噪声 输电线路 灰色模型 RBF神经网络模型 灰色神经网络模型 小波神经网络模型

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地铁隧道沉降组合预测模型 被引量：1

18

作者 孟飞飞 宋卫锋 叶桃梅 《测绘标准化》 2022年第3期52-56,共5页

为了保障地铁营运的安全性,地铁隧道沉降监测与预测尤为必要。在传统变形预测模型的基础上,结合EMD方法在信号分解与重构中的优势,提出一种基于EMD方法的组合预测模型。首先,使用能够对数据序列进行自适应分解的EMD方法将数据序列分解... 为了保障地铁营运的安全性,地铁隧道沉降监测与预测尤为必要。在传统变形预测模型的基础上,结合EMD方法在信号分解与重构中的优势,提出一种基于EMD方法的组合预测模型。首先,使用能够对数据序列进行自适应分解的EMD方法将数据序列分解为若干个不同频率的IMF分量;其次,使用GM(1,1)-小波神经网络对低频分量进行预测,使用AR模型对高频分量进行预测;最后,重构不同分量预测结果,得到最终预测结果。通过地铁沉降预测实例对组合模型、GM(1,1)模型和GM(1,1)-小波神经网络模型的预测结果进行比较,结果表明,组合模型的预测精度更高,验证了组合模型的有效性。本文提出的方法在实际工程中具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 沉降预测 地铁隧道监测 EMD GM(1 1)模型 小波神经网络模型

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某医院神经外科住院患者医院感染预测 被引量：2

19

作者 范馨月 王清青 +1 位作者 查筑红 游灿青 《中国消毒学杂志》 CAS 2020年第2期98-101,共4页

目的了解医院神经外科住院患者医院感染发病率情况,探讨小波神经网络模型在神经外科医院感染发病率预测中的应用价值。方法采用小波神经网络模型,对贵州省某三甲医院神经外科2014-2016年住院患者医院感染发病率数据进行2017年度住院患... 目的了解医院神经外科住院患者医院感染发病率情况,探讨小波神经网络模型在神经外科医院感染发病率预测中的应用价值。方法采用小波神经网络模型,对贵州省某三甲医院神经外科2014-2016年住院患者医院感染发病率数据进行2017年度住院患者医院感染预测分析。结果医院感染发病率实际值与预测值吻合程度较高,平均相对误差为0.4313%。结论小波神经网络能较好地预测医院神经外科医院感染发病率,可为医院感染的整体监控和管理提供参考依据。 展开更多

关键词 神经外科 医院感染 发病率 小波神经网络模型 预测

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小波神经网络模型在水库水质预测中的应用研究 被引量：2

20

作者 王鑫东 《中国防汛抗旱》 2016年第3期54-56,共3页

基于小波分析函数,建立小波神经网络模型,并将该模型运用于水库水质预测中,结合水库水质监测数据,对比分析小波神经网络模型在水库水质预测的适用性。研究结果表明:小波神经网络模型可较好预测水库水质情况,对比水库水质监测数据,该模型... 基于小波分析函数,建立小波神经网络模型,并将该模型运用于水库水质预测中,结合水库水质监测数据,对比分析小波神经网络模型在水库水质预测的适用性。研究结果表明:小波神经网络模型可较好预测水库水质情况,对比水库水质监测数据,该模型2014年水质预测精度各月份相对误差均可控制在20%以内,符合水质预测规范要求。研究成果对于水库水质预测预警平台建设提供参考价值。 展开更多

关键词 小波函数 小波神经网络模型 水质预测

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