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基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测

刘福才 张彦柳 陈 超

基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测

刘福才, 张彦柳, 陈 超
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-27
  • 修回日期:  2007-10-19
  • 刊出日期:  2008-05-28

基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测

  • 1. 燕山大学电气工程学院自动化系,秦皇岛 066004
    基金项目: 

    燕山大学博士基金(批准号:B111)资助的课题.

摘要: 采用一种基于鲁棒模糊聚类算法的模糊辨识方法,通过引入局部划分关联度因子,增强了系统辨识的抗干扰能力,提高了系统辨识的鲁棒性.首先用最近邻模糊聚类法划分初始输入空间,得到模糊规则数及初始聚类中心;然后用鲁棒模糊聚类算法求解并优化模糊隶属度和聚类中心,建立高精度的T-S模糊模型;最后利用最小二乘法辨识模型的初始结论参数,进一步利用带遗忘因子的递推最小二乘法优化结论参数.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列进行建模和预测,仿真结果表明利用本方法可以进行准确建模和预测,验证了本方法的鲁棒性、有效性和实

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