基于小波神经网络的地铁车站内CO_2浓度预测控制

• 作者: 王德宝 王长涛
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 地铁站台 CO2含量 预测
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 15-18
• 分类号: TP273
• 字数: 3007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4792.2011.09.004

摘要

文章提出了将小波函数引入神经网络预测模型,对一个具有非线性、时变性、大滞后性特点的地铁站台内的CO2含量进行预测控制。而小波神经网络系统结合了小波分析和传统神经网络的优点,且可不断吸收环境新信息,有良好的函数学习能力和推广能力。最后实现了对具有大干扰性、大滞后性和不确定随机干扰因素的CO2含量进行了精确预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王长涛	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	55	329	9.0	15.0