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小波神经网络
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小波神经网络用于机动目标跟踪中
在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越高[1]， -
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建立小波神经网络负荷预测模型
建立小波神经网络负荷预测模型，并对小波神经网络的节点（输入层、中间层、输出层）进行选择，并选用合适的小波神经网络的训练函数，提高收敛速度和负荷预测精度。 -
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小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
时间序列是随时间改变而随机地变化的序列，时间预测序列是指用前面干各点的数据来预测当前和以后的数据。时间序列预测的方法在随机过程理论中一般采用线性模型进行预测，比如AR模型，MA模型，ARMA模型等，但是这些模型的建立中模型种类选择，阶数确定等需要人为确定，预测误差较大。小波理论是近年来新兴的一种数学方法，小波神经网络把小波方法和神经网络结合，可以用于时间序列预测问题。本案例采用小波神经网络预测交通流量，说明了该网络在时间序列预测中的有效性。 -
