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基于遗传算法的小波神经网络在地震形变前兆分析中的应用 知识点： 1. 遗传算法：是一种随机搜索算法，借鉴生物界自然选择和自然遗传机制。它的优越性主要表现在具有群体搜索和内在启发式随机搜索的特性，不易陷入局部最优，并且具有并行性和并行计算的能力，非常适用于大规模并行计算。 2. 小波神经网络：是将小波变换和神经网络理论结合起来的一种神经网络。它是基于小波分析理论所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络。小波神经网络具有更多的自由度，具有更灵活有效的函数逼近能力和较强的容错能力。 3. 小波变换：是一种信号-时间（频率-幅度）分析方法，具有多分辨多分析的特点，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。小波变换是指某一基本小波函数（t）平移 b 后，再在不同尺度 a 下与待分析的时间序列信号（t）做内积。 4. 小波神经网络结构：小波神经网络的理论基础是小波函数的重构理论：对于满足容许性条件的母小波，其伸缩和平移形成的连续小波基的线性组合在（R）空间内。 5. 小波神经网络算法：小波神经网络的算法主要包括小波变换和神经网络算法。小波变换是将信号分解成不同的频率分量，并对每个频率分量进行分析，而神经网络算法是将小波变换后的信号输入神经网络中，进行训练和预测。 6. 地震前兆形变分析：小波神经网络可以应用于地震前兆形变分析中，通过对小波变换后的信号进行分析，检测信号的急剧变化之处，从而预测未来地震的可能性。 7. MATLAB仿真：为了验证小波神经网络在地震前兆形变分析中的应用，使用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真，结果表明，该方法对地震预测有参考作用。 8. 遗传算法优化：为了提高小波神经网络的性能，使用遗传算法对小波神经网络进行优化，达到提高逼近精度，简化网络结构的目的。 9. 地震前兆观测：地震前兆观测是捕捉地壳形变变化的一种有利手段，通过小波神经网络分析地震前兆形变资料，可以预测未来地震的可能性。 10. 数据建模：小波神经网络可以用于数据建模，通过对地震前兆形变数据的分析，建立地震预测模型，预测未来地震的可能性。