遗传算法与小波变换优化神经网络在时间序列预测中的应用

"该资源是一篇来自四川师范大学的硕士学位论文，作者王昶，在计算机软件与理论专业指导下，探讨了改进遗传神经网络在时间序列预测中的应用。论文提出了结合小波变换、遗传算法和人工神经网络的模型（Wavelet Denoising-Genetic-Artificial Neural Network，WGANN）以提升时间序列预测的准确性。通过遗传算法优化神经网络的初始结构和参数，以及小波变换对数据的预处理，改善了模型的预测性能。具体成果包括采用遗传算法的双阶段优化策略（Dual-Phase Optimization，DPO）以及将WGANN模型应用于岷江上游的径流量预测，显示了优于传统神经网络的预测效果。" 在这篇论文中，作者深入研究了神经网络在时间序列预测中的局限性，如训练时间过长、容易陷入局部最优以及初始化参数选择的问题。为了解决这些问题，论文引入了遗传算法。遗传算法基于生物进化理论，能全局搜索最优解，从而帮助神经网络避免局部最优。此外，小波变换作为一种强大的数学工具，其多分辨率分析特性在时域分析中表现优越，尤其适合处理时间序列数据，能有效提高神经网络的训练精度并缩短训练时间。 论文的主要贡献包括两方面：一是提出了遗传算法的双阶段优化策略（DPO），用于同时优化神经网络的结构和参数，这针对现有遗传算法优化神经网络方法的局限进行了改进；二是构建了WGANN模型，结合小波去噪和遗传算法优化的神经网络，应用于岷江上游的径流量预测，结果显示该模型在短期、中期和长期预测上都表现出更好的性能。 这篇研究不仅为时间序列预测提供了一种新的有效方法，也为遗传算法和神经网络的结合应用提供了新的思路，对于未来在人工智能领域的研究和实践具有重要的参考价值。通过这种融合方法，可以期待在更多复杂问题的预测中，如金融市场、气候变化等领域，实现更精确和可靠的预测结果。