高维小波网络及其在丙烯腈收率预测中的应用
针对基于单尺度小波框架的高维小波网络, 提出一种系统化的设计方法. 首先在小波框架内提出一种小波 基初始化方法; 然后根据样本的分布特点, 提出一种改进的小波基粗选方法; 最后将自适应投影算法与A IC 准则相结 合, 对小波基进行精选, 同时完成网络参数的辨识. 将该方法应用于丙烯腈收率的预测, 研究结果表明了该方法的有 效性.
针对基于单尺度小波框架的高维小波网络, 提出一种系统化的设计方法. 首先在小波框架内提出一种小波 基初始化方法; 然后根据样本的分布特点, 提出一种改进的小波基粗选方法; 最后将自适应投影算法与A IC 准则相结 合, 对小波基进行精选, 同时完成网络参数的辨识. 将该方法应用于丙烯腈收率的预测, 研究结果表明了该方法的有 效性.