[发明专利]一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法在审
| 申请号： | 201811537070.5 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109800856A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 吴炬卓 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法。一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法，其中，包括以下步骤：S1.将小波变换和神经网络有机结合，搭建小波神经网络；S2.初始化粒子群，为小波神经网络的参数赋予初始值，并将小波神经网络的输出误差定义为粒子群的适应度函数；S3.进行迭代处理，每次迭代中，计算每个粒子的局部极值以及所有粒子的全局极值，同时更新粒子的位置向量和速度向量；S4.当达到最大迭代次数时，退出优化算法。本发明的方法将小波变换和神经网络有机结合起来，构建小波神经网络结构，并利用混沌粒子群优化算法优化网络，能够提高网络训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 小波神经网络 混沌粒子群优化 粒子 神经网络 小波变换 有机结合 粒子群 迭代 神经网络结构 适应度函数 参数赋予 迭代处理 输出误差 速度向量 算法优化 网络训练 位置向量 优化算法 初始化 构建 小波 退出 更新 全局 网络 | ||
【主权项】：
1.一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将小波变换和神经网络有机结合，搭建小波神经网络；S2.初始化粒子群，为小波神经网络的参数赋予初始值，并将小波神经网络的输出误差定义为粒子群的适应度函数；S3.进行迭代处理，每次迭代中，计算每个粒子的局部极值以及所有粒子的全局极值，同时更新粒子的位置向量和速度向量；S4.当达到最大迭代次数时，退出优化算法。
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