基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測法及其應(yīng)用
2009-04-23 |
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資料介紹
一般的加權(quán)一階局域預(yù)測法是利用最小二乘法求解模型,從而對混沌時序進(jìn)行預(yù)測。基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測法是在加權(quán)一階局域預(yù)測模型的理論基礎(chǔ)上,應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替加權(quán)一階局域預(yù)測模型構(gòu)成了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測模型。通過對Logistic映射以及Lorenz系統(tǒng)的3個分量的混沌時間序列的預(yù)測仿真,表明該預(yù)測方法對混沌時間序列的預(yù)測具有較好的效果。
關(guān)鍵詞:混沌時序;相空間重構(gòu);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);局域預(yù)測
關(guān)鍵詞:混沌時序;相空間重構(gòu);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);局域預(yù)測
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