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基于小波回声状态网络的混沌时间序列预测

宋彤 李菡

基于小波回声状态网络的混沌时间序列预测

宋彤, 李菡
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  • 混沌现象普遍存在于自然界及人类社会中,因此混沌时间序列预测具有重要意义. 提出了一种新的混沌时间序列预测模型小波回声状态网络,该模型可以有效克服传统回声状态 网络模型中普遍存在的病态矩阵问题,提高了混沌时间序列预测精度.通过对Lorenz、含噪声Lorenz 及间歇式反应釜釜温三个时间序列的预测,将小波回声状态网络与传统回声状态网络进行了比较. 结果表明,小波回声状态网络与传统回声状态网络相比,预测精度提高一倍以上且预测结果更加稳定.
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    Wang Y S, Sun J, Wang C J, Fan H D 2008 Acta Phys. Sin. 57 6120 (in Chinese) [王永生, 孙瑾, 王昌金, 范洪达 2008 物理学报 57 6120]

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    Jaeger H 2005 Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (Montreal: IEEE) p1460

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    Xu C F, Li G K 2001 Practical Wavelet Method (Wuhan: Huazhong University of Science and Technology Press) pp75---78 (in Chinese) [徐长发, 李国宽 2001 实用小波方法(武汉:华中科技大学出版社) 第75---78页]

    [15]

    Jaeger H 2007 Scholarpedia 2 2330

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-07-13
  • 修回日期:  2012-04-28
  • 刊出日期:  2012-04-20

基于小波回声状态网络的混沌时间序列预测

  • 1. 大连理工大学电子信息与电气工程学部, 大连 116023

摘要: 混沌现象普遍存在于自然界及人类社会中,因此混沌时间序列预测具有重要意义. 提出了一种新的混沌时间序列预测模型小波回声状态网络,该模型可以有效克服传统回声状态 网络模型中普遍存在的病态矩阵问题,提高了混沌时间序列预测精度.通过对Lorenz、含噪声Lorenz 及间歇式反应釜釜温三个时间序列的预测,将小波回声状态网络与传统回声状态网络进行了比较. 结果表明,小波回声状态网络与传统回声状态网络相比,预测精度提高一倍以上且预测结果更加稳定.

English Abstract

参考文献 (15)

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