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摘要:
传统的不分离两相流流量计计算流量一般受干扰较多,误差较大,而小波网络是数据预测的有力手段.依据多分辨分析理论,建立由正交小波函数和正交尺度函数作为神经网络的激励函数的自适应正交小波网络,给出小波网络的分层、递阶学习算法,并结合测量信号特征,讨论了如何选取小波基函数,最后基于Matlab语言,实现了两相流流量的预测.
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文献信息
篇名 利用多分辨小波网络进行两相流流量预测
来源期刊 计量技术 学科 工学
关键词 自适应小波神经网络 多分辨率分析 小波基 两相流流量预测
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 测量与设备
研究方向 页码范围 15-18
页数 4页 分类号 TP3
字数 2837字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0771.2008.06.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 耿艳峰 32 200 9.0 12.0
2 郑金吾 23 123 7.0 10.0
3 肖广云 3 10 1.0 3.0
4 张芳芳 3 54 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (68)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (1)
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1992(2)
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1995(1)
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2002(3)
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2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
自适应小波神经网络
多分辨率分析
小波基
两相流流量预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计量技术
月刊
1000-0771
11-1988/TB
大16开
北京市朝阳区北三环东路18号
2-796
1957
chi
出版文献量(篇)
6463
总下载数(次)
20
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