【摘 要】
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本文提出了基于遗传算法的小波神经网络的两种模型,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行优化训练和前期优化训练,代替和部分代替了小波神经网络中按单一的梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺点.对短时交通流量的预测仿真实验证明了这两个模型的有效性.
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,山东,济南,250061
【出 处】
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中国自动化学会华东地区第十九届学术年会
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本文提出了基于遗传算法的小波神经网络的两种模型,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行优化训练和前期优化训练,代替和部分代替了小波神经网络中按单一的梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺点.对短时交通流量的预测仿真实验证明了这两个模型的有效性.
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