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基于遗传算法的小波神经网络交通流预测 被引量:23
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作者 李婧瑜 李歧强 +1 位作者 侯海燕 杨立才 《山东大学学报(工学版)》 CAS 2007年第2期109-112,120,共5页
城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键.基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经网络的交通预测模型GA-WNN... 城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键.基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经网络的交通预测模型GA-WNN,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷.仿真实验验证了GA-WNN预测模型对短时交通流的预测的有效性. 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 交通流预测
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基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电量预测 被引量:23
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作者 张成 白建波 +3 位作者 兰康 还新新 樊辰 夏旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期375-382,共8页
为了解决光伏发电预测不确定性问题,进一步提高光伏电站发电量的预测精度。提出一种基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电混合预测模型,利用K均值聚类算法对历史数据进行分类,并对传统BP神经网络进行改进。以BP神经网络为基础... 为了解决光伏发电预测不确定性问题,进一步提高光伏电站发电量的预测精度。提出一种基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电混合预测模型,利用K均值聚类算法对历史数据进行分类,并对传统BP神经网络进行改进。以BP神经网络为基础,引入小波分析构建小波神经网络,同时利用遗传算法对网络的初始参数进行全局寻优得到最优参数,利用交叉熵函数对学习规则进行改进。改进后的网络模型既具有小波分析的良好的局部时域和频域特性,又具有全局搜索能力,可增大跳出局部最优的可能性,同时拥有更快的收敛能力和稳定性。实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 数据挖掘 聚类分析 小波分析 遗传小波神经网络
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基于多源交通数据融合的短时交通流预测 被引量:20
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作者 陆百川 舒芹 马广露 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期13-19,56,共8页
不同类型交通检测器所获取的交通数据中包含了不同的交通信息,交通流预测在交通管理与控制中具有重要作用,基于此,进行了多源交通数据动态加权融合和短时交通流预测。在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下结合遗传算法的全局搜... 不同类型交通检测器所获取的交通数据中包含了不同的交通信息,交通流预测在交通管理与控制中具有重要作用,基于此,进行了多源交通数据动态加权融合和短时交通流预测。在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点,提出了基于多源数据融合与遗传-小波神经网络(GA-WNN)的短时交通流预测模型。通过实例验证分析,基于GA-WNN的交通数据融合方法比其他方法更有优势;同时,多源数据融合的预测精度优于单一数据源的短时交通流预测序列,从而能为交通管理者的判断决策与交通出行者的路径选择提供更准确、全面的交通信息。 展开更多
关键词 交通工程 多源数据融合 短时交通流预测 遗传算法 小波神经网络
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利用遗传小波神经网络预报导航卫星钟差 被引量:20
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作者 王宇谱 吕志平 +2 位作者 崔阳 吕浩 李林阳 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期809-814,共6页
针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报问题,首先通过遗传算法优化适合非线性时间序列预报的小波神经网络的网络参数,得到预报性能更好的遗传小波神经网络(GWNN);然后根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,建立了一种能够高精度、近实时... 针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报问题,首先通过遗传算法优化适合非线性时间序列预报的小波神经网络的网络参数,得到预报性能更好的遗传小波神经网络(GWNN);然后根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,建立了一种能够高精度、近实时预报钟差的GWNN钟差预报算法。使用GPS卫星钟差进行一天内的预报实验证明了本方法的有效性。结果表明,通过本方法得到的预报钟差较IGS超快预报钟差在精度上有了较大的改善。 展开更多
关键词 卫星钟差 遗传算法 小波神经网络 预报
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融合ARIMA模型和GAWNN的溶解氧含量预测方法 被引量:20
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作者 吴静 李振波 +1 位作者 朱玲 李晨 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期205-210,204,共7页
针对河流污染治理、水源管理,提出了融合差分自回归滑动平均ARIMA模型和遗传算法优化的小波神经网络相结合的河流水质预测方法。将采集的河流水质参数时间序列数据,分解为线性和非线性序列,线性数据使用ARIMA模型预测,使用最小二乘法完... 针对河流污染治理、水源管理,提出了融合差分自回归滑动平均ARIMA模型和遗传算法优化的小波神经网络相结合的河流水质预测方法。将采集的河流水质参数时间序列数据,分解为线性和非线性序列,线性数据使用ARIMA模型预测,使用最小二乘法完成了ARIMA模型参数估计。对于经过ARIMA模型处理的非线性残差数据、预测值与原始溶解氧序列之间的线性和非线性关系,采用小波神经网络(WNN)获得预测值,并采用遗传算法的选择、交叉、变异等操作优化网络参数,比传统WNN模型预测精度显著提高。ARIMA模型、小波神经网络、遗传算法优化小波神经网络(GAWNN)和未经遗传算法优化的组合模型预测平均绝对误差分别为0.29%、0.39%、0.26%、0.24%,提出的组合模型预测结果平均绝对误差约0.19%且为最小。结果表明,该组合模型优于单个模型和传统组合模型的预测结果。 展开更多
关键词 水质预测 差分自回归滑动平均模型 遗传算法 小波神经网络
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基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测 被引量:19
6
作者 李会超 李鸿 张博 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期148-152,共5页
为了提高小波神经网络对具有时变性、非线性和复杂性等特点的短时交通流量预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测模型。利用遗传算法隐含并行性、自适应随机搜索及全局寻优的特性,优化小波神经网络的权... 为了提高小波神经网络对具有时变性、非线性和复杂性等特点的短时交通流量预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测模型。利用遗传算法隐含并行性、自适应随机搜索及全局寻优的特性,优化小波神经网络的权值和阈值,克服了小波神经网络易陷入局部最优、得不到最优参数的缺陷。仿真结果表明,该方法对短时交通流量具有较好的非线性拟合能力和更高的预测精度,并具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 短时交通流量预测
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大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究 被引量:17
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作者 石中盘 赵铁石 +2 位作者 厉敏 赵延治 丁长涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1062-1069,共8页
为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优... 为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦。建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程。以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25%和2.59%,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高。 展开更多
关键词 六维力传感器 大量程 静态解耦 混合递阶遗传算法 小波神经网络
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基于遗传小波神经网络的光电稳定平台系统辨识 被引量:15
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作者 杨维新 唐伶俐 +1 位作者 汪超亮 李子扬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期517-523,共7页
针对光电稳定平台系统不能对航空平台姿态高频变化进行实时精确补偿,系统补偿特性不能精确获知的问题,提出了一种自适应差分遗传小波神经网络的系统辨识方法。该方法首先采用小波函数作为神经网络的激励函数,提高了神经网络的泛化能力... 针对光电稳定平台系统不能对航空平台姿态高频变化进行实时精确补偿,系统补偿特性不能精确获知的问题,提出了一种自适应差分遗传小波神经网络的系统辨识方法。该方法首先采用小波函数作为神经网络的激励函数,提高了神经网络的泛化能力和逼近能力;其次,对小波神经网络参数和结构进行染色体编码,用遗传算法解决了小波神经网络结构不易确定的问题;最后,采用自适应法计算交叉率和变异率,并利用差分变异方法重组染色体,提高了系统辨识的收敛速度。为了检验该方法的辨识效果,采用无人机外场试验数据对光电稳定平台系统进行辨识,辨识结果表明,该方法可有效地辨识出光电稳定平台系统。 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 光电稳定平台 系统辨识
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遗传小波神经网络在变形预报中的应用 被引量:13
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作者 邓勇 张冠宇 +2 位作者 李宗春 杨振 薛志宏 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期183-186,共4页
目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取... 目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果;并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势。 展开更多
关键词 变形预报 遗传算法 小波神经网络 遗传小波神经网络 稳定性 有效区间
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基于时空相关性和遗传小波神经网络的路网短时交通流预测 被引量:10
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作者 陆百川 李玉莲 舒芹 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2020年第5期25-34,共10页
根据城市路段交通流在时间维度的变化规律和在空间维度的分布特征,以及智能算法对交通流数据的较强适应性和降噪能力,提出了基于时空相关性和遗传小波神经网络(GA-WNN)的路网短时交通流预测。首先,分析了路网交通流的时空特性和数据特征... 根据城市路段交通流在时间维度的变化规律和在空间维度的分布特征,以及智能算法对交通流数据的较强适应性和降噪能力,提出了基于时空相关性和遗传小波神经网络(GA-WNN)的路网短时交通流预测。首先,分析了路网交通流的时空特性和数据特征,建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次,以时空相关性函数量化不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为交通流预测模型输入变量的判断指标,结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点构建了交通流预测模型;最后,通过实例验证表明,基于GA-WNN的交通流预测方法比其他方法更有优势,对比单一时间序列和空间序列预测方法,考虑了交通流时空相关性的预测方法能提高短时交通流预测精度。 展开更多
关键词 短时交通流预测 时空相关性 交通流数据 空间邻接矩阵 遗传小波神经网络
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基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断研究 被引量:10
11
作者 张超 郑晓琼 +1 位作者 王娣 石玮佳 《自动化与仪器仪表》 2019年第10期136-139,共4页
针对电力变压器故障诊断这一问题,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。因此,基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断方法研究,构建了基于小波神经网络故... 针对电力变压器故障诊断这一问题,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。因此,基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断方法研究,构建了基于小波神经网络故障诊断方法,利用遗传算法来进行优化,针对性的神经网络权值问题,使网络性能得到改善。在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。最后通过MATLAB软件的平台来实现编写程序图形,搭建神经网络模拟电路故障诊断的系统界面,实现诊断过程的可视化及操作简易化。最后通过实例证明该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率。 展开更多
关键词 遗传算法 进化小波神经网络 电力变压器 故障诊断
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连续小波神经网络优化结构研究 被引量:8
12
作者 孙小点 任雪梅 +1 位作者 陈杰 陶彩霞 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2001年第z1期156-159,共4页
通过仿真实验发现凭经验选取小波神经网络隐层小波基,所得结构并不最优。为此,本文将遗传算法与小波神经网络结合起来进行研究。利用遗传算法来优化小波神经网络的结构,确定小波基的个数,采用BP算法来训练小波神经网络中的伸缩因子、平... 通过仿真实验发现凭经验选取小波神经网络隐层小波基,所得结构并不最优。为此,本文将遗传算法与小波神经网络结合起来进行研究。利用遗传算法来优化小波神经网络的结构,确定小波基的个数,采用BP算法来训练小波神经网络中的伸缩因子、平移因子和连接权值。仿真结果表明,该方法能准确搜索到最优结构,算法来训练小波神经网络中的伸缩因子是切实可行的。 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 优化 梯度法
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基于遗传算法的小波神经网络温度补偿模型 被引量:10
13
作者 孙艳梅 刘树东 +1 位作者 苗凤娟 陶佰睿 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期77-81,共5页
对单晶硅压阻式压力传感器的输出随温度漂移的问题,提出了基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络简单快速的函数逼近能力,研究结果表明,该模型有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响... 对单晶硅压阻式压力传感器的输出随温度漂移的问题,提出了基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络简单快速的函数逼近能力,研究结果表明,该模型有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 压力传感器 温度补偿
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用遗传算法优化小波神经网络的结构 被引量:4
14
作者 秦伟良 金龙 李诗平 《南京气象学院学报》 CSCD 1998年第4期766-769,共4页
用遗传算法确定小波神经网络中输入层单元数和隐含层单元数,同时采用梯度法计算小波神经网络中的权系数、伸缩和平移系数,从而达到优化小波神经网络的结构的目的。
关键词 遗传算法 小波神经网络 梯度法 最佳化
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基于遗传算法小波神经网络的光伏电站发电量预测方法 被引量:3
15
作者 周强 张晓忠 +4 位作者 陈久益 沈炜 白建波 黄悦婷 汤霜霜 《智慧电力》 北大核心 2024年第4期78-84,共7页
针对光伏电站发电量预测不准确及多种气象因素下预测结果出现波动的问题,提出一种基于遗传算法小波神经网络(GA-WNN)的光伏电站发电量预测方法。首先,以反向传播(BP)神经网络的结构为框架,选择小波基函数作为隐含层的传递函数,将网络连... 针对光伏电站发电量预测不准确及多种气象因素下预测结果出现波动的问题,提出一种基于遗传算法小波神经网络(GA-WNN)的光伏电站发电量预测方法。首先,以反向传播(BP)神经网络的结构为框架,选择小波基函数作为隐含层的传递函数,将网络连接权值、小波函数伸缩因子、小波函数平移因子视为遗传个体,并通过遗传算法(GA)进行个体寻优以得到网络最优初始参数;然后,利用优化后的网络进行仿真预测,并对仿真数据进行分析;最后,将预测结果与实际发电量进行对比,以评估预测模型的误差和可靠性。实例分析表明,GA-WNN预测模型具有更小的误差和更高的预测精度,适用于精确预测光伏电站的发电量。 展开更多
关键词 光伏电站 发电量预测 遗传算法 小波神经网络
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基于改进型小波神经网络的电子战无人机作战效能评估研究 被引量:9
16
作者 陈侠 胡乃宽 《电光与控制》 北大核心 2018年第5期64-67,91,共5页
小波神经网络(WNN)采用梯度下降法调整连接权值和伸缩平移尺度,存在收敛速度慢,易陷入局部极值等缺点。提出了基于遗传算法(GA)优化小波神经网络的电子战无人机作战效能评估模型。该评估模型在小波神经网络的基础上,采用遗传算法搜索最... 小波神经网络(WNN)采用梯度下降法调整连接权值和伸缩平移尺度,存在收敛速度慢,易陷入局部极值等缺点。提出了基于遗传算法(GA)优化小波神经网络的电子战无人机作战效能评估模型。该评估模型在小波神经网络的基础上,采用遗传算法搜索最优初始的小波神经网络连接权值和伸缩平移尺度,避免了人为设定连接权值和伸缩平移尺度的盲目性。仿真实验结果表明此模型可以准确有效地对电子战无人机进行作战效能评估。 展开更多
关键词 电子战无人机 作战效能评估 遗传算法 小波神经网络
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遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用 被引量:7
17
作者 胡纪元 文鸿雁 +1 位作者 周吕 陈冠宇 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第10期126-128,共3页
针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性... 针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足,将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测,结果表明,遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好,预测精度较BP神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。 展开更多
关键词 大坝变形 遗传小波神经网络 BP 神经网络 小波神经网络 预测精度
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自适应GA优化WNN的模拟电路软故障诊断方法 被引量:8
18
作者 谢春 宋国明 +1 位作者 姜书艳 王厚军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期75-78,共4页
在小波神经网络(WNN)的模拟电路故障诊断系统中,普遍采用的梯度下降算法在训练时易使网络陷入局部最优,而网络结构的冗余也会造成训练收敛方向偏离全局最优点,降低推广能力和增加误诊率。用自适应遗传算法优化WNN,以克服上述缺陷。采用... 在小波神经网络(WNN)的模拟电路故障诊断系统中,普遍采用的梯度下降算法在训练时易使网络陷入局部最优,而网络结构的冗余也会造成训练收敛方向偏离全局最优点,降低推广能力和增加误诊率。用自适应遗传算法优化WNN,以克服上述缺陷。采用该方法可简化小波神经网络的结构和优化参数,在滤波器电路的软故障识别中获得满意的效果。与常规的WNN故障诊断方法相比,有效地提高了故障诊断的效率和正确率。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 自适应遗传算法 优化 小波神经网络
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经GA优化的WNN在交通流预测中的应用 被引量:8
19
作者 杨超 王志伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期149-151,共3页
针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市... 针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市南京西路交通流进行仿真预测,实验结果表明,GA-WNN模型的预测效果较好,相比GA-BP和WNN模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 交通流预测 遗传算法 小波神经网络 预测模型
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基于遗传小波神经网络的GPS可降水量预测 被引量:7
20
作者 谢劭峰 苏永柠 +3 位作者 王新桥 杨帆 梁春丽 邢尹 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2018年第9期1041-1044,共4页
针对GPS可降水量时间序列具有随机性和非线性的特点,利用遗传算法优化小波神经网络的输入参数,建立基于遗传小波神经网络的GPS可降水量预测模型。结果表明,遗传小波神经网络预测方法的均方根误差为0.124mm,平均绝对百分误差为0.167%,其... 针对GPS可降水量时间序列具有随机性和非线性的特点,利用遗传算法优化小波神经网络的输入参数,建立基于遗传小波神经网络的GPS可降水量预测模型。结果表明,遗传小波神经网络预测方法的均方根误差为0.124mm,平均绝对百分误差为0.167%,其精度相比BP神经网络和小波神经网络方法均有明显提高,能更好地反映可降水量的变化特征。 展开更多
关键词 GPS可降水量 遗传算法 小波神经网络 BP神经网络 预测
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