基于离群点检测和PSO-BP的超短期风速预测

为降低风电场的运营成本和提高设备维护效率,提出了基于离群点检测和PSO-BP的风速预测模型。将基于距离和统计学的离群点检测方法结合,并通过分组剔除风速数据中的异常值;然后利用小波阈值去噪算法对风速数据进行去噪;最后使用粒子群算法优化后的BP神经网络进行预测。仿真结果证明,改进的离群点检测方法和小波阈值去噪降低了风速数据的波动性和随机性;对于3组不同风速数据,基于离群点检测和PSO-BP预测模型的预测精度均高于其他对比模型。     

小波CWT-MLP网络预测负荷方法改进

为提高对短期负荷的预测精度,提出基于小波变换,并加入电价因子构建MLP神经网络对负荷进行短期预测的方法。首先通过小波变换将原始负荷、电价序列进行分解,得到高、低频率的时间序列带;其次分别利用高频、低频电价序列对高频、低频负荷序列进行MLP神经网络训练与预测;最后,将预测的高频、低频负荷值通过小波变换,重构完整的负荷预测值。采用美国电力联盟实例对该方法进行验证,并与含电价因子的MLP网络预测法、经典MLP网络预测法,以及不含电价因子的CWT-MLP网络预测法预测效果进行比较。结果证明,含有电价因子,并结合小波与MLP神经网络构建的模型能够丰富数据信息,提高负荷预测精度。     

小波分析在径流时间序列预测的应用

利用dmey小波变换、db4小波变换将柳江年径流总量及年最大径流量时间序列分别分解为不同尺度的频率信号,再使用传统时间序列分析方法对径流分解的频率信号分别设置参数并进行预测,最后利用小波逆变换对预测结果进行重构,以此建立年径流总量、年最大径流量预测模型.与只采用传统的时间序列预测模型对比,联合了小波变换的方法均获得更精确的预报结果.计算结果表明将小波变换运用于径流时间序列的预测能有效提高径流变化趋势预测的准确率,预报的稳定性以及精确度均能明显改善.     

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。     

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。     

基于小波域分形编码的图像去噪

以图像小波域分形编码为基础,研究了一种新的图像去噪方案.该方案在图像的小波域上,通过预测校正算法,利用含噪图像的小波系数对无噪图像的FW码进行估计,并通过FW解码和小波逆变换获得去噪图像.实验证明,该方案具有较好的去噪效果,并可以有效地保护细节.     

小波分析和小波包在图像压缩中的应用

小波和小波包对图像压缩都是十分有用的工具,小波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像压缩中取得了较好的应用。文中介绍了小波分析和小波包的基本理论,分析了基于小波和小波包进行图像压缩的方法,利用MATLAB 7对相同图像进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析。实验表明,小波包压缩后的效果比小波更好。     

基于小波分析与BP-GARCH模型的人民币汇率预测研究

自2005年人民币汇率改革以来,汇率波动对我国经济发展产生了很大影响,因此对人民币汇率进行研究和预测有着重要意义。鉴于金融时间序列数据的波动性和非线性特征,以及小波分析在时间序列数据分析方面的优势,运用小波分析和BP-GARCH模型相结合方法,以2014年1月2日至2017年6月30日的日人民币兑美元汇率数据为样本,实现汇率的有效预测。结果表明,该方法比BP神经网络的预测效果更佳,证明基于小波分析和BP-GARCH相结合的预测模型可提高人民币兑美元汇率的预测结果。     

JPEG2000 5/3小波硬件实现研究

传统的图像压缩标准（JPEG）是基于DCT变换的,在压缩率较高的情况下存在马赛克效应并且解压缩后图像的主观质量不高。本文研究了一种基于预测和提升电路复用的折叠电路结构,这种电路结构充分利用5/3提升小波变换有利于硬件实现的特点,达到了很高的性能。在一维小波变换电路的基础上,初步研究了行和列同时进行变换的二维小波变换电路结构,针对二维结构下缓存读写冲突的问题,给出了基于乒乓结构的二维小波变换电路架构。     

基于GA优化IWNN的短时交通流量预测方法

由于交通流量的非线性、复杂性和不确定性,确定数学模型的预测方法难以满足交通管理控制中对预测精度和收敛速度的要求。为了对交通流进行准确、实时、高效的预测,提出将小波理论与神经网络相结合,并改进网络的训练过程从而构建改进型小波神经网络;同时运用遗传算法优化网络的初始权值,最终提高了预测精度,加快了收敛速度,避免陷入局部极小。通过仿真和分析,提出的方法具有较好的预测结果。