粗正交小波网络及其在交通流预测中的应用

基于交通流预测的特点和输入向量的主成分分析方法,把粗集理论与正交小波网络相结合,给出了一种基于粗集的正交小波网络交通预测模型,并成功应用于城市交通流的实时预测.粗正交小波网络具有极强的鲁棒性,可以有效克服季节、天气等随机因素对交通流量预测性能的影响;主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难.实验结果表明,该模型的预测精度和收敛速度明显优于常规BP网络和小波框架神经网络,对交通流量等预测问题具有较高的应用价值.     

基于FCM的小波神经网络模型在径流预测中的应用

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.     

多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。     

基于改进多孔算法的时间序列预测

针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。     

短期电力负荷的小波——混沌时序预测

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型.该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果.该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复.通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法.针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小波神经网络的推广应用和混沌时序预测具有重要意义.     

高精度陀螺稳定跟踪系统神经网络预测控制

针对高精度陀螺稳定跟踪系统，提出了一种基于小波基函数神经网络的非线性系统的一步超前预测控制算法。该方法利用小波网络学习非线性系统，利用小波神经网络模型作为系统的预测模型，控制信号直接通过极小化期望输出值与预测输出值之间的偏差来获得。通过对陀螺稳定跟踪控制系统的仿真，表明该算法具有优良的控制品质。     

正交小波网络及其在经济预测中的应用

依据多分辨分析和正交小波分解理论,建立由正交小波函数和正交尺度函数共同作为神经网络的激励函数的正交小波网络,并充分利用二者互补的特性,给出正交小波网络的分层、递阶学习算法,这使得正交小波网络在逼近函数的过程中不存在局部最小的问题,而且可以建立网络结构与逼近精度之间的明确关系;建立了我国人口预测的正交小波网络模型并验证了模型的实际有效性.     

基于知识发现的火箭武器研制费用预测

小样本的火箭武器研制费用预测通常难于应用线性回归方法,而灰色理论方法在实际中仍不能较好地解决费用与武器特征参数间存在的非线性问题。提出了融合粗集理论和神经网络预测火箭武器研制费用的新方法,利用粗集知识约简后的特征要素作为神经网络的输入,实现火箭武器研制费用的预测,并用实例证明了基于粗集-神经网络的费用预测精度高于灰色模型预测精度。     

排刷式剥叶元件剥叶性能的BP 神经网络预测

由于剥叶性能直接影响到甘蔗收获机械的收割性能,为了客观有效地对剥叶性能进行预测,提出了BP神经网络预测方法.针对剥叶元件性能的特点,采用正交试验法构造训练样本,以保证网络具有较高的泛化能力,同时对该训练样本建立了回归分析模型,以检验BP网络模型的输出精度.在此基础上,利用已建立的神经网络预测模型对影响剥叶性能的各因素取值的不同组合进行仿真分析,以确定各因素取值的最优组合.结果表明,BP神经网络的预测模型比回归模型具有更高的输出精度,进行剥叶元件的性能预测与优化是可行且有效的.     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

A multiscale modeling approach incorporating ARIMA and anns for financial market volatility forecasting

The financial market volatility forecasting is regarded as a challenging task because of irreg ularity, high fluctuation, and noise. In this study, a multiscale ensemble forecasting model is proposed. The original financial series are decomposed firstly different scale components （i.e., approximation and details） using the maximum overlap discrete wavelet transform （MODWT）. The approximation is pre- dicted by a hybrid forecasting model that combines autoregressive integrated moving average （ARIMA） with feedforward neural network （FNN）. ARIMA model is used to generate a linear forecast, and then FNN is developed as a tool for nonlinear pattern recognition to correct the estimation error in ARIMA forecast. Moreover, details are predicted by Elman neural networks. Three weekly exchange rates data are collected to establish and validate the forecasting model. Empirical results demonstrate consistent better performance of the proposed approach.     

基于小波-神经网络的电力系统短期负荷预测

基于小波变换和神经网络,提出了一种电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相应的人工神经网络模型进行预测,最后重构得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,根据其子序列各自所具有的特征采用相应的预测方法.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

MRA与GP/MP组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用

研究MRA(Multi-resolution Analysis MRA)与GP/MP(Grey prediction model/Markov prediction model)组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用。陀螺仪漂移是各种外界环境影响下产生的综合效果,不同的外界影响产生的漂移样本频率特征是不同的,因而不适合用单一的预测模型进行预测。用小波将陀螺漂移信号进行分解,根据各子信号的频率特征选用灰色预测模型或马尔可夫预测模型分别进行预测,还原为总的预测结果。仿真试验显示,这种组合方法比起用单一的灰色马尔可夫方法可以将精度提高一倍左右,证明了这种方法的有效性。     

基于TEIl＠I方法论的房价预测方法

以汪寿阳等(2005)提出的TEI@I方法论为指导,提出房价预测的研究框架.根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先基于粗糙集理论对114个影响房价的指标进行筛选,采用时差相关分析得到先行指标,分别建立回归模型和灰色模型预测季度房价,最后用小波神经网络进行误差校正,得到2006年4季度和2007年1季度全国商品房销售价格将分别同比增长6.88%和6.64%.由于房地产投资是预测房价的重要指标,文中以"国八条"为例用标准事件分析法分析政策对房地产投资的影响,得到"国八条"对房地产投资和房价上涨均有显著的抑制作用.     

基于小波与混沌集成的中国股票市场预测

应用小波变换和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的小波与混沌集成的方法．首先应用小波分解理论对上证综指和深证成指日收益率序列进行分解，分别得到低频部分和高频部分，并在此基础上作进一步分析，结果表明中国股市存在混沌特性；然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型，对低频部分和高频部分进行预测；最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构，实现对原始收益率序列的预测．与现有方法比较，结果表明该方法具有较高的精度，有极大的应用前景．     

基于神经网络矫正的非线性短时负荷预测模型

为了解决传统神经网络负荷预测模型中,当预测日天气出现快速变化时预测误差随之增加的问题,提出了一种改进的未来一小时实时负荷预测模型。在该模型中,预测负荷通过对预测日的类似日负荷数据加一个矫正值来获得,矫正值从神经网络产生,网络结构得到简化。由于采用在线实时学习方式,该模型可以学习快速的天气变化和预测误差之间的关系,减小预测误差。仿真结果验证了该模型的有效性。