Wavelet neural network for short

资 源 简 介

Wavelet neural network for short

详 情 说 明

小波神经网络是一种将小波分析与人工神经网络相结合的预测模型，在短期电力负荷预测领域表现出色。这种混合模型充分利用了小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的自学习特性。

预测系统通常包含两个主要处理环节：首先通过小波变换对原始负荷数据进行分解，将非平稳信号转化为不同频带的子序列；随后将这些子序列作为神经网络的输入特征。数据归一化是重要的预处理步骤，通常将所有特征缩放到[0,1]或[-1,1]范围内，这能显著提高模型的收敛速度和预测精度。

神经网络部分通常采用三层前馈结构，隐含层节点数需要根据具体问题调整。小波基函数的选择也很关键，常用Mexican hat或Morlet小波作为激活函数。训练过程中采用误差反向传播算法，通过梯度下降优化网络参数。

实际应用中，这种混合模型相比传统ANN在预测精度上可提升10-15%，尤其在处理具有明显周期性和随机性的电力负荷数据时优势明显。需要注意模型对历史数据质量的要求较高，且分解层数过多可能导致过拟合问题。