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小波神经网络预测
小波神经网络
和bp神经网络的区别
答:
小波神经网络
和BP神经网络(反向传播神经网络)是两种不同的神经网络模型。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,具有输入层、隐藏层和输出层。它通过反向传播算法来优化网络的权重和偏置,从而实现对输入数据的拟合和分类。BP神经网络适用于解决一般的连续性问题,如模式识别、函数逼近等。然而,BP神经网络在处...
小波神经网络
答:
小波变换是以 Fourier 分析为基础的一种新的数学变换手段,它克服了 Fourier变换的局限性以及加窗 Fourier 变换的窗口不变的缺点。小波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化,突出所要处理的问题细节,有效提取局部信息。2.2
小波神经网络
小波神经网络是改进的BP网络,将原先的隐含层的Sigmiod激活函数替换...
什么是“
小波神经网络
”?能干什么用呀
答:
小波神经网络
(Wavelet Neural Network, WNN)是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数,其信号表述是通过将所...
神经网络
以及
小波
分析法在汽车发动机故障检修中有什么应用?
答:
然后根据信号的频率特性,对信号进行时频分析后进行
小波
包分解。所构造的能量特征向量准确地反映了气门间隙状态下缸盖振动信号能量的变化。实验表明,利用能量特征向量,BP神经网络能更准确地完成从振动信号空间到气门间隙状态空间的非线性映射,能更好地满足柴油机状态检测和故障诊断的要求。
小波分析与
神经网络
的结合就是
小波网络
吗
答:
将
小波
分析与
神经网络
的结合是
小波神经网络
,有两种结合方式,即辅助式结合和嵌套式结合。辅助式结合是将小波分析作为神经网络的前置预处理手段,为神经网络提供输入特征向量,然后再用传统的神经网络进行处理。嵌套式结合使用小波函数代替神经网络的隐层函数。
小波神经网络
的优势是什么?谢谢
答:
小波神经网络
相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。总的而言,对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快,精度更高。
小波神经网络
权值,伸缩因子,平移因子怎么变化
答:
小波神经网络
有两种,一种是简单地把激活函数换成小波函数,一种是先用小波分析处理数据。一般我们使用第一种,权值的修正依然采用BP算法,伸缩因子和平移因子一开始就确定了。小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性...
电力负荷
预测
的常用方法有哪些?
答:
有:1、
小波
法 2、
神经网络
法 3、时间顺序法 4、灰色模型法 5、趋势分析法 6、回归分析法 7、指数平滑法 8、专家系统法 9、电力弹性系数法 10、优选组合
预测
法 等等。
国际油价波动分析与
预测
的目录
答:
小波变换在油价分析
预测
中的应用10.1 引言10.2 小波变换10.3 基于小波变换的油价序列多尺度分解10.4 基于多尺度分解的油价预测10.5 本章小结10.6 参考文献第十一章 基于
小波神经网络
的油价预测11.1 引言11.2 小波神经网络介绍11.3 实证分析11.4 本章小结11.5 参考文献第十二章 基于供求理论的...
人工
神经网络
的发展趋势
答:
人工
神经网络
特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、
预测
等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的...
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