混沌时间序列的神经网络预测研究

被引：10

作者：

王永生 ^{[1
]}

范洪达 ^{[1
]}

尚崇伟 ^{[2
]}

刘振 ^{[1
]}

机构：

[1] 海军航空工程学院兵器科学与技术系

[2] 海军航空工程学院新装备培训中心

来源：

海军航空工程学院学报 | 2008年 / 01期

关键词：

混沌; 时间序列; 神经网络; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

研究了一类特殊非线性系统——混沌系统的预测问题。混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,混沌时间序列难以预测和控制,文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列,然后采用多层前向神经网络对其进行预测。对典型的Lorenz和Mackey-Glass混沌序列预测结果表明,如果训练样本足够多,网络结构简单适当,训练后的网络具有很好的泛化性能,说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值。最后分析神经网络初始权值设置对预测性能的影响,指出改进方向。

引用

页码：21 / 25+32 +32

页数：6

共 10 条

[1] 非线性科学中的混沌 [J].