小波神经网络短期负荷分析,小波神经网络的缺点

什么是信号的多分辨率分析?

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信号的多分辨率分析(MRA，Multi-resolutionAnalysis)又称为多尺度分析，是建立在函数空间概念的理论，创建者S.Mallat是在研究图像处理问题时建立这套理论，并提出了著名的Mallat算法。

MRA不仅为正交小波基的构造提供了简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。尤其是其基本思想与多抽样率滤波器组相一致，建立了小波变换与数字滤波器之间的联系。

因此MRA在小波变换理论中具有十分重要的单位。论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法。

此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值,对融合图像进行边缘检测.试验结果表明,此方法不仅能有效地抑制噪声,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性。

扩展资料：多分辨率分析定义2：这一系列近似具有不同的分辨率,因而称为多分辨率分析.借鉴于金字塔算法,人们将连续小波理论推广到离散领域.从滤波器概念上讲,小波变换就是不断以两组正交的高通和低通溥波器对愉入信号f(t)进行滤波源自:一种失真度可控的图像编码方法《无线电通信技术》1997年徐佩霞,孙功宪来源文章摘要：提出一种基于小波变换和误差反馈的可选失真度的图像编码方法,适用于远程数据库查询和可变比特率图像分层传输。

它通过小波变换把图像分解到不同分辨率上,然后用误差反馈的方法进行逐级补偿。由于所有前级分辨率的编码误差都可以得到补偿,因而可以恢复无失真的图像。

多分辨率分析定义3：它对信号局部化分析是在许多不同尺度上进行的,因而又称为多分辨率分析〔2,3〕.小波分析的范围十分广泛,它包括:在数学领域的数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等源自:反刍动物前胃舒缩应变的小波分析《新疆农业大学学报》2003年刘后森,李志斌,魏俊智参考资料：百度百科-多分辨率分析。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

请问谁有小波神经网络电力负荷预测的matlab编程，呜呜，非常谢谢！ 30

请参考附件中的《MATLAB神经网络30个案例》的第23章，正是应用小波神经网络进行预测的实例AI爱发猫。

小波变换（wavelettransform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。

它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

什么是“小波神经网络”？能干什么用呀

小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。

它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。

它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。

“小波神经网络”的应用：1、在影像处理方面，可以用于影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。

它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。

包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。扩展资料：小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。

其中，焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来，人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。

小波神经网络具有以下特点：首先，小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性；其次，网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题；第三，有较强的函数学习能力和推广能力。

负荷预测的预测方法

电力负荷预测分为经典预测方法和现代预测方法。趋势外推法就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。

电力负荷虽然具有随机性和不确定性，但在一定条件下，仍存在着明显的变化趋势，例如农业用电，在气候条件变化较小的冬季，日用电量相对稳定，表现为较平稳的变化趋势。

这种变化趋势可为线性或非线性，周期性或非周期性等等。

时间序列法时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法，它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性，去建立和估计产生实际序列的随机过程的模型，然后用这些模型去进行预测。

它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。

时间序列预测方法可分为确定型和随机性两类，确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小。随机型时间序列预测模型可以看作一个线性滤波器。

根据线性滤波器的特性，时间序列可划为自回归(AR)、动平均(MA)、自回归-动平均(ARMA)、累计式自回归-动平均(ARIMA)、传递函数(TF)几类模型，其负荷预测过程一般分为模型识别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、精度检验预测值修正5个阶段。

回归分析法回归分析法就是根据负荷过去的历史资料，建立可以分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。利用数理统计中的回归分析方法，通过对变量的观测数据进行分析，确定变量之间的相互关系，从而实现预测。

20世纪80年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。

灰色数学理论灰色数学理论是把负荷序列看作一真实的系统输出，它是众多影响因子的综合作用结果。这些众多因子的未知性和不确定性，成为系统的灰色特性。

灰色系统理论把负荷序列通过生成变换，使其变化为有规律的生成数列再建模，用于负荷预测。

专家系统方法专家系统方法是对于数据库里存放的过去几年的负荷数据和天气数据等进行细致的分析，汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则。

借助专家系统，负荷预测人员能识别预测日所属的类型，考虑天气因素对负荷预测的影响，按照一定的推理进行负荷预测。

神经网络理论神经网络理论是利用神经网络的学习功能，让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系，再利用这种映射关系预测未来负荷。

由于该方法具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此有很大的应用市场，但其缺点是学习收敛速度慢，可能收敛到局部最小点；并且知识表达困难，难以充分利用调度人员经验中存在的模糊知识。

模糊负荷预测模糊负荷预测是近几年比较热门的研究方向。模糊控制是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论，使其进行确定性的工作，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制。

模糊系统不管其是如何进行计算的，从输入输出的角度讲它是一个非线性函数。

模糊系统对于任意一个非线性连续函数，就是找出一类隶属函数，一种推理规则，一个解模糊方法，使得设计出的模糊系统能够任意逼近这个非线性函数。(1)表格查寻法：表格法是一种相对简单明了的算法。

这个方法的基本思想是从已知输入--输出数据对中产生模糊规则，形成一个模糊规则库，最终的模糊逻辑系统将从组合模糊规则库中产生。

这是一种简单易行的易于理解的算法，因为它是个顺序生成过程，无需反复学习，因此，这个方法同样具有模糊系统优于神经网络系统的一大优点，即构造起来既简单又快速。

(2)基于神经网络集成的高木-关野模糊预测算法：它是利用神经网络来求得条件部输入变量的联合隶属函数。结论部的函数f(X)也可以用神经网络来表示。神经网络均采用前向型的BP网络。

(3)改进的模糊神经网络模型的算法：模糊神经网络即全局逼近器。

模糊系统与神经网络似乎有着天然的联系，模糊神经网络在本质上是模糊系统的实现，就是将常规的神经网络(如前向反馈神经网络，HoPfield神经网络)赋予模糊输入信号和模糊权。

对于复杂的系统建模，已经有了许多方法，并已取得良好的应用效果。但主要缺点是模型精度不高，训练时间太长。此种方法的模型物理意义明显，精度高，收敛快，属于改进型算法。

(4)反向传播学习算法：模糊逻辑系统应用主要在于它能够作为非线性系统的模型，包括含有人工操作员的非线性系统的模型。因此，从函数逼近意义上考虑，研究模糊逻辑系统的非线性映射能力显得非常重要。

函数逼近就是模糊逻辑系统可以在任意精度上，一致逼近任何定义在一个致密集上的非线性函数，其优势在于它有能够系统而有效地利用语言信息的能力。

万能逼近定理表明一定存在这样一个可以在任意精度逼近任意给定函数的高斯型模糊逻辑系统。

反向传播BP学习算法用来确定高斯型模糊逻辑系统的参数，经过辨识的模型能够很好的逼近真实系统，进而达到提高预测精度的目的。

小波神经网络的优势是什么？谢谢

小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。

总的而言，对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快，精度更高。

神经网络为什么可以预测？

这个要视处理的问题而定，训练网络的样本是基于多少年的数据，相应预测的就是多少年的数据。

例如电力负荷预测，当进行的是短期负荷预测时，输入的样本为最近几日的负荷数据，那么预测的自然是最近几日的，不可能再长。

而进行长期负荷预测时，训练样本是以年为单位的负荷数据，就可以预测几年甚至数十年的负荷。再例如，进行人口增长预测，则一般是以多年预测为基础的。

急！基于MATLAB的BP神经网络预测算法，预测短期电力负荷，算出来8%的误差是否可以了？

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可以了，再给你个好一点的代码clcclearloaddata%%数据累加作为网络输入[n,m]=size(X);fori=1:nforj=1:my(i,j)=sum(X(1:i,j));endend%%网络参数初始化a=0.3+rand(1)/4;fork=1:(m-1)b(k)=0.3+rand(1)/4;end%%学习速率初始化fork=1:(m-1)u(k)=0.0015;end%%权值阀值初始化t=1;w11=a;w2(1,1)=-y(1,1);fork=2:mw2(k)=2*b(k-1)/a;endfork=1:mw3(k)=1+exp(-a*t);endtheta1=0;fork=1:(m-1)theta1=theta1+b(1,k)*y(1,(k+1))/a;endtheta2=(1+exp(-a*t))*(theta1-y(1,1));kk=1;%%循环迭代forj=1:10%循环迭代E(j)=0;fori=1:(n-6)%%网络输出计算t=i;%LB层输出LB_b=1/(1+exp(-w11*t));%LC层输出LC_c(1,1)=LB_b*w2(1,1);fork=2:mLC_c(k)=y(i,k)*LB_b*w2(1,k);end%LD层输出LD_d=0;fork=1:mLD_d=LD_d+w3(1,k)*LC_c(1,k);end%阀值theta3=0;fork=2:mtheta3=theta3+w2(1,k)*y(i,k)/2;endtheta4=(1+exp(-w11*t))*(theta3-y(1,1));%网络输出值ym=LD_d-theta4;yc(i)=ym;%%权值修正error=ym-y(i,1);%计算误差E(j)=E(j)+abs(error);%误差求和%计算误差fork=1:merrorr(k)=error*(1+exp(-w11*t));endthetaE0=0;fork=1:mthetaE0=thetaE0+w2(1,k)*errorr(1,k);endthetaE=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*thetaE0;%修改权值fork=2:mw2(1,k)=w2(1,k)-u(k-1)*errorr(1,k)*LB_b;endw11=w11+a*t*thetaE;endend%画误差随进化次数变化趋势figure(1)plot(E)title('训练误差','fontsize',12);xlabel('进化次数','fontsize',12);ylabel('误差','fontsize',12);%print-dtiff-r60028-3%根据训出的神经网络进行预测fori=(n-5):nt=i;LB_b=1/(1+exp(-w11*t));%LB层输出LC_c(1,1)=LB_b*w2(1,1);%LC层输出fork=2:mLC_c(1,k)=y(i,k)*LB_b*w2(1,k);%LC层输出endLD_d=0;fork=1:mLD_d=LD_d+w3(1,k)*LC_c(1,k);%LD层输出endtheta5=0;fork=2:mtheta5=theta5+w2(1,k)*y(i,k)/2;endtheta6=(1+exp(-w11*t))*(theta5-y(1,1));%阀值ym=LD_d-theta6;%网络输出值yc(i)=ym;endyc=yc*10;y(:,1)=y(:,1);%计算预测forj=n:-1:2ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10;endfigure(2)plot(ys((n-5):n),'-*');holdonplot(X((n-5):n,1),'r:o');legend('预测值','实际值')title('灰色神经网络预测','fontsize',12)xlabel('x','fontsize',12)ylabel('y','fontsize',12)。

小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数

确定隐层节点数的方法为“试凑法”。隐含神经元的数目是非常重要的，它的选取结果直接影响到网络的性能好坏。

如果隐含层的神经元数量太少，网络就不能够很好的学习，即便可以学习，需要训练的次数也非常多，训练的精度也不高。

当隐含层神经元的数目在一个合理的范围内时，增加神经元的个数可以提高网络训练的精度，还可能会降低训练的次数。

但是，当超过这一范围后，如果继续增加神经元的数量，网络训练的时间又会增加，甚至还有可能引起其它的问题。

那么，究竟要选择多少个隐含层神经元才合适呢?遗憾的是，至今为止还没有理论规定该如何来确定网络隐含层的数目。所以，只能用尝试的方法来寻找最适宜的隐含层神经元数目。

本文采取的做法是:构建多个BP网络，它们除了隐含层神经元个数不同外，其它一切条件都相同，通过比较它们训练的循环次数和网络精度，找到最佳的神经元个数。小波神经网络的隐层设计原则也遵循这个方法。

也有一些经验公式，可以作为参考。