小波神经网络参数优化与应用研究

"小波神经网络参数优化及其应用.pdf，作者张清华，导师付强，东北农业大学硕士论文，探讨了小波神经网络的理论基础、问题分析以及参数优化方法，包括粒子群算法和遗传算法的应用。" 小波神经网络是融合小波分析与神经网络优势的复杂模型，它结合了小波变换的时频局部化特性和神经网络的自学习能力，使其在逼近和容错方面表现出色。然而，由于网络结构和结合方式的问题，小波神经网络可能会遇到局部最优和收敛性问题。为解决这些问题，学术界对小波神经网络的参数优化进行了深入研究。 本文首先回顾了小波神经网络的基础理论，分析了其结构特征和存在的问题，指出这些问题源于网络的复杂性和优化难度。接着，作者提出了利用粒子群优化算法来调整小波神经网络参数的方法。粒子群算法以其快速计算和易于实现的特点，被用来构建一个优化的小波神经网络模型，并应用于作物需水量预测，结果显示模型预测精度优于传统小波神经网络，证明了这种方法的创新性和实用性。 此外，文章还探讨了使用遗传算法优化小波神经网络的可能性。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局搜索策略，不受函数连续性和导数的限制，能够并行处理和全局优化。将遗传算法应用于小波神经网络，构建了地下水动态变化趋势预测和工程管理绩效评估模型，以及年径流预测模型，实验结果证实了这些模型的有效性和实际应用价值。 该论文深入研究了小波神经网络的参数优化问题，通过粒子群算法和遗传算法的应用，成功提高了模型的预测性能和实际应用的可行性。这些优化策略对于解决小波神经网络的收敛性和预测精度问题提供了新的思路，对于未来在水文、工程管理等领域的小波神经网络应用具有重要参考价值。关键词包括小波分析、人工神经网络、小波神经网络、参数优化、粒子群算法和遗传算法。