采用遗传算法的小波神经网络在降雨量预测中的应用.pdf

"小波神经网络在降雨量预测中的应用" 小波神经网络是一种结合小波分析和神经网络的技术，在降雨量预测中具有广泛的应用前景。小波神经网络的优点在于能够捕捉信号的局部特征，从而提高预测的精度。 小波神经网络的结构通常包括三个部分：输入层、隐含层和输出层。其中，输入层负责接收降雨量相关的数据，隐含层负责对数据的处理和提取特征，输出层负责输出预测的降雨量。小波神经网络的关键之处在于隐含层的设计，隐含层的每个神经元都具有信号处理和存储功能，并且可以根据需要调整时间和频率的分辨率，以进行多分辨率分析。 本研究采用了三层小波神经网络，网络拓扑结构模型如图1所示。其中，输入层的节点数为m，隐含层的节点数为n，输出层的节点数为1。隐含层的传输函数采用Morlet小波函数，即小波基函数。小波基函数的数学表达式为： f(x) = e^(-x^2/2)cos(1.75x) 隐含层的输出计算公式为： tp(j) = f(∑(w_i*x_i + b_i)) 其中，tp(j)为隐含层第j个节点输出值，w_i为连接输入层与隐含层之间的权值，x_i为输入层的输入值，b_i为隐含层的偏置项。 小波神经网络的输出层计算公式为： Y = ∑(w_j*tp(j)) 其中，Y为网络预测输出的降雨量，w_j为连接隐含层与输出层之间的权值。 小波神经网络的参数修正算法采用梯度下降法，使网络实际输出不断逼近期望输出。修正过程如下： (1) 定义网络目标误差E = ||Y - Y|| (2) 参数修正公式为： Δw_i = -α * ∂E/∂w_i 其中，α为学习率，w_i为连接输入层与隐含层之间的权值。 小波神经网络在降雨量预测中的应用具有广泛的前景，可以提高降雨量预测的精度和速度。本研究结果表明，小波神经网络可以克服BP算法容 易陷入局部最优的缺点，提高预测精度，为降雨量预测提供了一种新方法。 小波神经网络的优点包括： * 可以捕捉信号的局部特征 * 能够进行多分辨率分析 * 收敛速度快、逼近能力强 * 可以处理非线性关系 小波神经网络在降雨量预测中的应用前景广阔，能够提高降雨量预测的精度和速度，为降雨量预测提供了一种新方法。 降雨量预测对地下水资源的合理开采、干旱和洪涝灾害程度的预报都有很大影响。当前，降雨量预测方法包括时间序列法、均生函数法、人工神经网络预测法和支持向量机预测法。人工神经网络预测法不需要显示函数，只需建立输入和输出变量的对应关系，并且可以通过各种算法对网络进行优化处理，提高预测精度。小波神经网络在降雨量预测中的应用可以提高预测精度和速度，为降雨量预测提供了一种新方法。