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反向传播神经网络在混沌时间序列预测中的应用

安卫钢  
【摘要】:混沌时间序列分析应用广泛,有着极为丰富和深刻的内涵。本文研究了混沌时间序列分析理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用matlab实验验证了其有效性。论文主要完成如下几个方面的内容: 1) 简单对比了各种预测模型,说明了BP网络应用于混沌时间序列的优势。 2) 相空间重构理论:相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。该文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了简洁的算法。 3) 将神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经计算机仿真表明该方法是行之有效的,并给出了具体应用实例。 4) 给出了BP网络参数设定的一般方法,讨论了优化参数的方法。


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