搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测

马千里 郑启伦 彭宏 覃姜维

基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测

马千里, 郑启伦, 彭宏, 覃姜维
PDF
导出引用
导出核心图
计量
  • 文章访问数:  3503
  • PDF下载量:  1008
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2007-10-17
  • 修回日期:  2008-09-14
  • 刊出日期:  2009-03-20

基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测

  • 1. 华南理工大学计算机科学与工程学院,广州 510640
    基金项目: 

    国家自然科学基金重点项目(批准号:30230350),广东省自然科学基金(批准号:07006474),广东省科技攻关项目(批准号:2007B010200044)资助的课题.

摘要: 提出一种模糊边界模块化神经网络(FBMNN)的混沌时间序列预测方法,该方法先对混沌时间序列观测点重构的相空间进行模块化划分,划分点的选取由遗传算法自动寻优.然后定义一个模糊隶属度函数,在划分边界一侧按照一定的模糊隶属度设定模糊边界带,通过模糊化处理,解决了各模块划分点附近预测结果的跳跃问题.最后每一模块,及其模糊边界的样本点都对应一个递归神经网络进行训练,通过预测合成模块输出结果.该方法对三个混沌时间序列基准数据集Mackey-Glass,Lorenz,Henon进行实验,结果表明该方法有效地提高了混沌时间序列预测效果.

English Abstract

目录

    /

    返回文章
    返回