自适应差分进化遗传算法的小波神经网络预测模型

自适应差分进化遗传算法（Adaptive Differential Evolution Genetic Algorithm，简称AdDEGA）是一种基于差分进化遗传算法（DEGA）的优化算法。它通过对DEGA进行改进，从而提高了搜索效率和准确性。小波神经网络预测模型是一种基于小波分析和神经网络技术相结合的预测模型。它通过对时间序列数据进行小波分解，将其分解成多个不同频率的子序列，然后使用神经网络对这些子序列进行预测，最终将预测结果合并得到整体的预测结果。

在AdDEGA小波神经网络预测模型中，首先对时间序列数据进行小波分解，然后对每个小波系数序列进行标准化处理。接着，将标准化后的小波系数输入到神经网络中进行训练，并使用AdDEGA算法对神经网络的参数进行优化。最终，根据训练好的神经网络和优化后的参数，对新的时间序列数据进行预测。