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基于神经网络的多变量混沌时间序列建模和预测

王海丹  
【摘要】:本文采用RBF神经网络对多变量混沌时间序列进行建模和预测研究。因为隐层聚类中心的确定对于RBF网络性能有非常重要的影响,同时对于多变量时间序列而言,大量数据样本含有过多的冗余信息,会对网络训练过程造成干扰。本文主要从两个方面对RBF网络进行改进:样本优化和隐层聚类中心的选择。 首先,利用一个线性相关函数和一个非线性相关函数分别计算多变量状态间的线性相关性和非线性相关性,选择一组含有样本足够特征信息的小数据集;然后,采用K-means聚类方法基于该小数据集进行RBF网络聚类中心的选择,并引入局部搜索过程,优化聚类中心结果;最后,采用正交最小二乘求伪逆的方法确定网络权值。 采用本文方法分别对典型混沌方程Lorenz映射的x、y、z三变量时间序列和具有混沌特性的大连气温、降雨量两变量时间序列进行单步预测仿真,并在同等条件下与常规最近邻聚类算法进行比较。结果表明,改进方法建立的RBF网络模型,隐层节点少,更为紧凑,同时具有较好的预测精度。


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