大庆石油学院学报
大慶石油學院學報
대경석유학원학보
JOURNAL OF DAQING PETROLEUM INSTITUTE
2006年
3期
102-104
,共3页
遗传算法%自适应多层小波神经网络%递推最小二乘法
遺傳算法%自適應多層小波神經網絡%遞推最小二乘法
유전산법%자괄응다층소파신경망락%체추최소이승법
基于小波多分辨率分析,提出了一种自适应多层小波神经网络的建模方法. 该网络由平滑子网和多层细节子网组成. 为改善模型精度,可递推并入新的细节子网,并且新网的训练不影响以前网络训练结果. 应用遗传算法辨识多层小波网络的结构,用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识网络的权值,较好解决了小波网络的结构优化问题. 仿真表明:随着分阶层数的增加,网络的逼近误差逐渐下降,三层自适应小波网络即能满足建模精度要求.
基于小波多分辨率分析,提齣瞭一種自適應多層小波神經網絡的建模方法. 該網絡由平滑子網和多層細節子網組成. 為改善模型精度,可遞推併入新的細節子網,併且新網的訓練不影響以前網絡訓練結果. 應用遺傳算法辨識多層小波網絡的結構,用帶遺忘因子的遞推最小二乘法辨識網絡的權值,較好解決瞭小波網絡的結構優化問題. 倣真錶明:隨著分階層數的增加,網絡的逼近誤差逐漸下降,三層自適應小波網絡即能滿足建模精度要求.
기우소파다분변솔분석,제출료일충자괄응다층소파신경망락적건모방법. 해망락유평활자망화다층세절자망조성. 위개선모형정도,가체추병입신적세절자망,병차신망적훈련불영향이전망락훈련결과. 응용유전산법변식다층소파망락적결구,용대유망인자적체추최소이승법변식망락적권치,교호해결료소파망락적결구우화문제. 방진표명:수착분계층수적증가,망락적핍근오차축점하강,삼층자괄응소파망락즉능만족건모정도요구.
