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将小波变换与神经网络结合构成WNN非线性组合模型,弥补单一预测方法的不足,利用RAGA 的全局优化能力,优化WNN学习的网络参数,解决传统WNN网络学习算法在学习后期收敛速度慢、存在局部最小值以及训练结果不稳定的问题.实例的预测结果显示出这种基于WNN-RAGA非线性组合预测的良好预测性能.
基于WNN-RAGA的非线性组合预测方法
【摘 要】
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将小波变换与神经网络结合构成WNN非线性组合模型,弥补单一预测方法的不足,利用RAGA 的全局优化能力,优化WNN学习的网络参数,解决传统WNN网络学习算法在学习后期收敛速度慢、
【机 构】
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合肥工业大学
【出 处】
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系统工程理论与实践
【发表日期】
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2004年期
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