基于神经网络的混沌时间序列建模及预测

被引：15

作者：

陈瑛

罗鹏飞

机构：

[1] 国防科技大学电子科学与工程学院

[2] 国防科技大学电子科学与工程学院长沙

[3] 长沙

来源：

关键词：

混沌时间序列; 相空间重构; 神经网络; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

该文从相空间重构理论出发,讨论了基于神经网络的混沌时间序列建模及预测方法,并以Logistic方程产生的混沌时间序列作为研究对象,采用BP和RBF两种神经网络分别对其进行了仿真分析,实验结果表明:最大Lyapunov指数越大,可预测步长越短;基于RBF网络的混沌时间序列建模及预测效果优于BP网络。

引用

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