基于小波神经网络的电梯交通流预测 (2006年)

小波神经网络随着输入维数的增加，网络参数将呈指数倍增加，导致收敛速度下降。在研究统计学理论的基础上，提出了以结构风险最小化为目标的训练方法。该方法最大限度地保证了网络的泛化能力。将该网络应用于电梯交通流的预测，得到了比传统BP神经网络更优的效果。