归一化RBF网络的时空混沌时间序列建模与应用

被引：7

作者：

沈民奋

李延勋

机构：

[1] 汕头大学工学院电子系

来源：

电子测量与仪器学报 | 2009年 / 23卷 / 02期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

EEG信号; 时空混沌; 归一化RBF网络; 遗传算法; 非线性预测;

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：

本文提出将归一化RBF神经网络应用于时空混沌时间序列的建模与预测,并遗传算法训练该网络。通过利用该模型分别对参数可变的Lorenz混沌时间序列、耦合映象格子产生的时空混沌序列和真实的脑电信号进行建模和预测,得到较小的预测误差,证明了该模型对时空混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的预测精度,有一定的工程应用价值。

引用

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