东北水利水电
東北水利水電
동북수이수전
WATER RESOURCES & HYDROPOWER OF NORTHEAST CHINA
2006年
4期
9-11
,共3页
小波分析%年径流预测%人工神经网络
小波分析%年徑流預測%人工神經網絡
소파분석%년경류예측%인공신경망락
结合人工神经网络(ANN)的较强非线性逼近功能和自学习、自适应特点,充分发挥两者优势,将小波分析与人工神经网络进行耦合(即小波网络模型).将非线性时间序列实行小波变换,再以小波变换序列作为ANN的输入、原始时间序列作为ANN的输出,最后训练网络并进行预测.
結閤人工神經網絡(ANN)的較彊非線性逼近功能和自學習、自適應特點,充分髮揮兩者優勢,將小波分析與人工神經網絡進行耦閤(即小波網絡模型).將非線性時間序列實行小波變換,再以小波變換序列作為ANN的輸入、原始時間序列作為ANN的輸齣,最後訓練網絡併進行預測.
결합인공신경망락(ANN)적교강비선성핍근공능화자학습、자괄응특점,충분발휘량자우세,장소파분석여인공신경망락진행우합(즉소파망락모형).장비선성시간서렬실행소파변환,재이소파변환서렬작위ANN적수입、원시시간서렬작위ANN적수출,최후훈련망락병진행예측.
