[发明专利]一种水声信号的混合预测方法在审
| 申请号： | 201810307252.7 | 申请日： | 2018-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN108536955A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 李国辉;关倩如;杨宏;法林;杨智超;王思亮;梁家康 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710121 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种水声信号的混合预测方法，属于水声信号处理技术领域，通过对训练数据进行归一化处理，根据训练数据，构造小波神经网络，初始化果蝇优化算法的种群数量和迭代次数，初始化果蝇群体的位置、个体搜索的随机方向和个体搜索的距离；通过果蝇优化算法迭代计算最优权值和阈值；将优化后的权值和阈值代入小波神经网络进行训练，通过训练后的小波神经网络预测水声信号，得到预测结果。预测结果和实际数据吻合度高，预测值的均方根误差和平均绝对误差小，预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 小波神经网络 水声信号 果蝇 预测 个体搜索 训练数据 优化算法 预测结果 初始化 平均绝对误差 水声信号处理 归一化处理 均方根误差 迭代计算 实际数据 随机方向 权值和 吻合度 迭代 优权 种群 群体 优化 | ||
【主权项】：
1.一种水声信号的混合预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，载入训练数据，对训练数据进行归一化处理，所述训练数据为水声信号实测数据；步骤S2，根据训练数据，构造小波神经网络，初始化果蝇优化算法的种群数量和迭代次数，初始化果蝇群体的位置、个体搜索的随机方向和个体搜索的距离；步骤S3，通过果蝇优化算法迭代计算最优权值和阈值；步骤S4，将优化后的权值和阈值代入小波神经网络进行训练，通过训练后的小波神经网络预测水声信号，得到预测结果。
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