论文研究基于“紧致型”小波神经网络的时间序列预测研究.pdf

分析了“紧致型”小波神经网络的结构和特点。在利用神经网络分析时间序列预测方法的基础上，用方差分析的统计方法确定样本序列的长度，从而有效地确定神经网络输入层节点数。对太阳黑子年平均活动序列进行了训练和预测，并从网络本身的内在制约因素出发比较了小波网络和BP网络对时间序列进行训练和预测的差异，分析了两者出现差异的本质原因。将多分辨率的小波与神经网络的非线性逼近功能相结合的方法发挥了各自优势,明显提高了预测精度。