基于灰狼算法与小波神经网络的目标威胁评估

为了提高目标威胁度评估的精确度,建立反向学习灰狼算法（OGWO）优化小波神经网络的目标威胁评估模型（OGWO-WNN）,提出基于该模型的算法.该模型使用反向学习策略（OBL）优化灰狼算法（GWO）,通过改进后的灰狼算法优化小波神经网络的各权值和小波基函数的平移因子与伸缩因子,使优化后的小波神经网络能够对威胁度测试样本集作更好的预测.实验结果显示,采用反向学习灰狼算法能够更好地优化小波神经网络的权值与平移、伸缩因子,使建立的小波神经网络目标威胁评估模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够精准、有效地实现目标威胁评估.     

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％。     

两种智能高效预测方法及其在人机系统中的应用

提出了两种高预测效率、高泛化能力的数值计算方法,一种方法是小波神经网络（Wavelet NeuralNetwork,WNN）算法;另一种是基于小波尺度函数的WSK-SV（Wavelet Scaling Kernel-Support Vector）算法.WNN算法将小波函数与BP神经网络方法相结合,通过输入层、隐含层、输出层间的连接权重以及隐含层使用的激励函数构成了这种算法的关键技术;WSK-SV算法将小波的尺度函数与SV（Support Vector）方法相结合,使这种算法既保持了SVM（Support Vector Machine）的优点,又具有很好的泛化能力.上述两种算法都属于计算智能（Computational Intelligence,简称CI）方法并用于人机系统的性能预测.     

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.     

基于VBR流量控制的传输处理系统

在视频流量预测的基础上给出了一种适合于实际应用的视频传输系统的实现方法.利用视频服务器的VBR视频流量控制和发送速率控制,来解决带宽与视频流码率的不匹配问题,从而实现流量控制的自适应传输方案.     

基于神经网络的P2P流量识别方法

利用小波神经网络实时学习和快速识别的优点,该文提出一种统计特征和小波神经网络相结合的P2P流量识别方法.在实际网络环境下,通过建立网络分类模型,统计分析并提取多种流量特性,通过小波神经网络对各种P2P应用流量特征的学习和识别,提高了P2P流量识别的准确度,改善了之前单一识别方法的复杂度.     

基于MGU的大规模IP骨干网络实时流量预测

为克服长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)计算成本相当大的弊端,提出基于最小门控单元(minimal gated unit, MGU)的大规模IP骨干网络实时流量预测方法。试验结果表明,与基于LSTM的流量预测方法相比,该方法以较少的模型训练时间获得了相当甚至略优的流量预测性能,在流量预测精度和实时性方面也优于已有的前馈神经网络(feed forward neural network, FFNN)和门控循环单元神经网络(gated recurrent unit, GRU)方法。     

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．     

基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测

基于停车场有效停车泊位短时变化特性,提出了一种小波变换和粒子群小波神经网络组合预测方法。首先,通过选择合适的小波函数对有效停车泊位时间序列进行多尺度的小波分解与重构,然后对重构后的时间序列分别采用小波神经网络进行预测,并利用粒子群算法对神经网络初始参数的选取进行优化,最后将各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果。实例分析表明:与单独使用小波神经网络模型相比,小波变换-粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了5~7倍,且预测稳定性较好。     

利用神经网络原理为ATM设计带宽动态分配方案

阐述了利用神经网络预测由连续自动回归（ＡＲ）马尔可夫模型所代表的可变位速率（ＶＢＲ）通信流量,在这一理论方法的基础上,介绍了一个反向传播神经网络模型。它能精确地预测ＶＢＲ通信流量,从而实现ＡＴＭ网络的带宽动态分配。     

基于粒子群—小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的非线性和时变性,提出一种基于粒子群—小波神经网络的预测方法。该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,将预测误差反向传播,经粒子群优化算法对神经网络连接权值进行修正。隐含层神经元选择Morlet母小波基函数作为激活函数,利用小波分解分离短时交通量的高频部分和低频部分,防止高低频数据之间的过度影响,进一步提高预测的精度。根据最简化结构概念对神经网络结构进行泛化,确定最优网络结构,提高预测的速度。通过实例预测显示,该方法预测精度高,预测速度快,能够满足实际工程的要求。     

结合粒子群算法的小波神经网络交通流预测

针对短时交通流量具有复杂性、非线性等特点,提出基于粒子群算法的小波神经网络交叉路口短时交通流量预测方法,利用粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,通过定义可变的加速因子,使粒子群算法有利收敛于全局最优解.将粒子群算法的全局优化搜索能力和小波良好的时频局部性质相结合,克服神经网络易陷入局部极小和引起振荡效应现象的缺点.实验仿真结果说明,该算法可以有效提高预测精度,减少预测误差,并且很好的反映了交通流的特点.     

基于遗传算法的小波神经网络交通流预测

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.     

基于遗传算法的小波神经网络交通流预测

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．     

基于小波系数和BP神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。     

基于混沌小波网络的交通流预测算法研究

实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提与关键,也是智能化交通管理的客观需要.结合交通流预测的特点,提出了一种基于小波网络的路段交通流预测方法,把混沌优化算法引入小波网络的拓扑构造,结合提出的相似时段的预测思想,给出了一种基于混沌优化算法的小波网络交通流量预测模型.实验结果表明,引入相似时段的预测思想可以有效提高交通流的预测精度,基于混沌优化算法的小波网络在交通流预测的精度和收敛速度方面明显优于常规BP网络     

基于最优输入径向基网络的风电功率预测方法

随着风电的大规模接入电网,对风电功率未来出力的把握显得尤为重要,而风电功率预测技术则是掌握出力特性的有力工具。基于实测历史数据,研究系统不同输入量对预测结果误差的影响,选取最佳输入量值;并在此基础上,构建基于RBF（径向基）神经网络的风电功率预测模型,对风电功率进行有效预测;预测结果表明,基于径向基神经网络的预测方法预测精度较高,可以为电网提供更加准确的风电预测出力信息,有助于为调度制定更加合理有效的计划。     

灰色BP神经网络在河南煤炭需求预测中的应用

在灰色GM（1,1）模型的基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色BP神经网络组合预测模型,对河南省煤炭消费总量进行拟合和预测。此组合模型既克服了数据的非线性关系及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。实例结果证明该组合模型具有较好的预测精度,预测结果是可信的。     

基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析

针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM（1,1）和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。     

基于小波的Web流量组合预测方法研究

为了提高Web流量的预测精度，提出一种基于小波、神经网络和自回归的组合预测方法．首先将Web流量构造为2个相关序列：历史序列和相似值序列；对具有平稳特征的相似值序列用AR模型进行预测；对体现了Web流量非线性、非平稳特性的历史序列则经过小波分解与单支重构后，针对各分支特点分别采用神经网络和自回归模型预测；最后组合2条序列的预测结果获得最终预测值．理论分析与实验表明：组合预测方法可以充分利用与流量相关的多种数据关系；小波分析可以将历史序列分解为多层频率成分更加单纯、更加易于预测的时间序列．因而所建方法比传统的预测方法具有更高的预测精度．