自适应多层小波神经网络建模方法

• 作者: 刘铁男 刘霞 王焕勇
• 来源期刊: 大庆石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 自适应多层小波神经网络 递推最小二乘法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 102-104
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2302字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2006.03.034

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘霞	大庆石油学院电气信息工程学院	12	102	5.0	10.0
2	刘铁男	大庆石油学院电气信息工程学院	23	161	8.0	11.0