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摘要:
Orthogonal Least Squares (OLS) is a general and powerful algorithm for solving the output layer weights of a wavelet network. In this paper, the Recursive Orthogonal Least Squares (ROLS) method is used to orthogonalize the wavelet regressors. With the result of ROLS method, it is possible to compute which wavelets are important, and which are redundant and can be eliminated from the wavelet network. A structure identification algorithm is carried out based on OLS for the reduction of network. Akaike 's Information Criterion (AIC) is introduced in the process of structure identification to seek a compromise between network complexity and accuracy. The final network models obtain acceptable accuracy with a relatively small number of significant wavelets. Numerical example is given to illustrate the effectiveness of the method mentioned above.
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文献信息
篇名 Implementation of Wavelet Networks in Nonlinear System Identification
来源期刊 系统建模与仿真(英文版) 学科 工学
关键词 wavelet network orthogonal least squares method recursive orthogonal least squares method Akaike 's information criterion.
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 53-58
页数 6页 分类号 TP39
字数 语种 英文
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研究主题发展历程
节点文献
wavelet network
orthogonal least squares method
recursive orthogonal least squares method
Akaike 's information criterion.
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系统建模与仿真(英文版)
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1004-731X
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