积单元神经网络预测噪声环境的混沌时间序列

被引：6

作者：

李爱国

覃征

机构：

[1] 西安交通大学计算机系

[2] 西安交通大学计算机系陕西西安　西安科技大学计算机系陕西西安　

[3] 陕西西安　

来源：

西安科技学院学报 | 2003年 / 03期

关键词：

积单元网络; 神经网络; 粒子群优化; 混沌时间序列; 预测;

D O I：

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2003.03.017

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

用人工神经网络预测噪声环境的混沌时间序列是一个重要的问题,因为许多实际的时间序列数据都是含噪声的。提出一种利用积单元神经网络(PUNN)预测噪声环境的混沌时间序列的方法,它采用了粒子群优化器(PSO)训练PUNN网络。用所提方法对Lorenz混沌序列做了仿真实验,结果表明:所提方法结构简单、泛化能力强,是一种有效的方法;当PUNN网络的输入节点数目为2或3时,预测精度更高,而且泛化能力也更强。

引用

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