改进小波神经网络用于火电厂污染物排放量的预测

• 作者: 王大振 苏铁熊 苏银皎 马理强
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 附加动量项 Morlet函数 污染物 预测
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能系统及应用
• 页码范围: 508-511
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 字数: 4397字
• 语种: 中文

摘要

小波神经网络是神经网络学习的一种,其网络结构与典型的BP神经网络类似,隐含层所用函数为小波基函数,改进的小波神经网络相比于之前在数据预测方面有了明显的提高.火电厂的污染问题是关系到整个国计民生的大问题,如果能将小波神经网络的预测能力应用于实际生产过程,将十分有助于促进国家经济发展,提高人民生活质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏银皎	中北大学机械与动力工程学院	4	18	3.0	4.0
2	王大振	山西大学自动化系	2	8	2.0	2.0