混沌和神经网络相结合预测短波通信频率参数

被引：27

作者：

简相超

郑君里

机构：

[1] 清华大学电子工程系!北京

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2001年 / 01期

关键词：

混沌; 神经网络; 预测; 短波通信; 奇异值分解; 噪声;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2001.01.005

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

为提高短波通信的可靠性 ,提出了一种将混沌和神经网络相结合的方法预测短波通信频率参数。利用混沌方法重构相空间系统吸引子 ,用前向多层神经网络拟合吸引子上的全局整体映射 ,构成混合预测模型。实验结果表明 ,将此混合模型用于预测短波通信频率参数如 F2 层临界频率 ffo F 2 ,能达到较好的预测效果 ,可以应用到实际预测系统中。还将基于奇异值分解的噪声消减滤波算法应用到数据预处理中 ,预测结果表明了这种办法能提高预测精度

引用

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