改进小波神经网络用于火电厂污染物排放量的预测

摘要：

小波神经网络是神经网络学习的一种,其网络结构与典型的BP神经网络类似,隐含层所用函数为小波基函数,改进的小波神经网络相比于之前在数据预测方面有了明显的提高.火电厂的污染问题是关系到整个国计民生的大问题,如果能将小波神经网络的预测能力应用于实际生产过程,将十分有助于促进国家经济发展,提高人民生活质量.

关键词：小波神经网络、附加动量项、Morlet函数、污染物、预测

所属期刊栏目：43

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：山西省高校重点学科建设项目20130166;山西省科技攻关项目20140321022-02;朔州市科技攻关项目2013-33-38,2013-33-40

在线出版日期：2016-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：508-511