基于小波神经网络的非线性约束预测控制技术研究

利用中国能源消费数据，并结合小波分析与神经网络理论方法，构建了一种新的小波神经网络模型，用于预测中国能源消费的增长趋势和总量需求。实证分析显示，该模型预测结果具有较高的准确性和可信度。

代码内容完整，未经过任何恶意更改，可直接使用。绝对诚信~用于交通流量预测。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

探讨小波变换在数字水印嵌入和提取中的不可见性和鲁棒性。研究根据人类视觉特性调整嵌入系数强度，并总结了嵌入系数与水印图像的不可见性和抗攻击能力之间的关系。结果表明，已嵌入水印的图像具有良好的鲁棒性，能有效抵抗攻击。

我收集的最新的几篇小波神经网络的文章，大家共享小波神经网络初始值的选择。小波神经网络参数初始值影响着网络收敛速度的快慢，甚至关系到网络能否收敛。为了减少网络训练次数，提高收敛速度，提出了一种更简便易行的选择方法，通过将此方法的仿真结果与采用随机选取初始值的方法所得仿真结果进行对比，证明此方法既可行又有效。技术进步引领下，人工智能正逐步成为教育界的关键参与者。

MATLAB利用其神经网络工具箱，进行数据拟合和预测控制的实现。

这是Matlab RBF神经网络预测控制程序的源代码下载，使用的神经网络类型是径向基函数神经网络。

小波神经网络（WNN）是一种结合了小波理论与神经网络模型的复合结构，在处理非线性、非平稳信号时具有独特优势。本资料包WNN的matlab实现例程.zip提供了一个在MATLAB环境下实现小波神经网络的实例，具有极高的参考价值。 小波函数：是小波神经网络的基础，使用了Mexihat函数，适合信号精细分析。 网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，具体结构需查看源代码。 训练过程：使用MATLAB神经网络工具箱，包括反向传播、小波传播等算法，调整网络权重。 数据文件：压缩包中的数据用于训练和测试，可能是时间序列或图像数据。 应用领域：在信号处理、图像识别、故障诊断、金融预测等多个领域广泛应用。 要深入理解和利用这个例程，需要一定的MATLAB编程基础以及对神经网络和小波理论的了解。

这是一个新人发帖，请大家多多支持！所包含的文件有：Figure39.jpg和bppfault.m。其中运行结果包括Figure40.jpg。