隨著新的數(shù)學(xué)工具小波分析的實(shí)用化為基于NN負(fù)荷預(yù)測模型性能的改善提供了理論依據(jù)對于電力系統(tǒng)負(fù)荷非線性時(shí)間序列的辨識(shí)在預(yù)測方法研究中應(yīng)給予重視在本文所用的基于小波原理和NN融合的預(yù)測原理是具有強(qiáng)的非線性時(shí)間序列的辯能力由研究和仿真表明它能有效提高預(yù)測的精度
標(biāo)簽： 非線性 小波分析 負(fù)荷預(yù)測 模型
上傳時(shí)間： 2015-09-19
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本文分析小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)重點(diǎn)研究在電力負(fù)荷預(yù)測中連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有的優(yōu)缺點(diǎn)對認(rèn)識(shí)和應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有重要意義算例表明在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的情況下連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測精度
標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分 電力
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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小波變換技術(shù)用VC來實(shí)現(xiàn)的程序很好的直接可以運(yùn)行
標(biāo)簽： 小波變換 程序 運(yùn)行
上傳用戶：天誠24
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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上傳時(shí)間： 2014-01-12
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完整的ezw小波編碼，再dos下可運(yùn)行,Readme里有詳細(xì)運(yùn)行說明
標(biāo)簽： ezw 編碼
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類識(shí)別，學(xué)習(xí)率因子，網(wǎng)絡(luò)動(dòng)量項(xiàng)因子，網(wǎng)絡(luò)多分辨級數(shù)，網(wǎng)絡(luò)平移參數(shù) 都可自己選。本例輸入節(jié)點(diǎn)5，輸出5。可識(shí)別五種信號(hào)。
標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 識(shí)別
上傳時(shí)間： 2014-11-09
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關(guān)于小波變換的一些matlab試驗(yàn)?zāi)M程序。希望對初學(xué)者有所幫助
標(biāo)簽： matlab 小波變換 初學(xué)者 模擬
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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上傳時(shí)間： 2015-09-22
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