基于小波神经网络的水合物形成条件预测方法

摘要：

传统的水合物形成条件预测方法都存在各种缺点,而小波神经网络预测水合物形成条件的精度比较高,利于推广.针对水合物形成条件预测值之间相对差距较大,本文提出群体最大误差比率代表机制来改进小波神经网络的学习方式.实验结果表明,该算法有效可行,预测准确度高.

关键词：预测、水合物形成条件、小波神经网络、学习方式

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金资助项目ZR2012EEM020

在线出版日期：2013-08-19（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：5-8