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基于递阶模糊聚类的混沌时间序列预测

刘福才 孙立萍 梁晓明

基于递阶模糊聚类的混沌时间序列预测

刘福才, 孙立萍, 梁晓明
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-10-08
  • 修回日期:  2005-11-07
  • 刊出日期:  2006-07-20

基于递阶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: 提出一种新的基于递阶模糊聚类系统的模糊建模方法.目的在于通过一系列的步骤优化T-S模糊模型结构,实现非线性系统的建模和预测.首先利用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,用模糊C均值算法(FCM)进一步优化聚类中心;然后利用加权最小二乘法估计模糊模型的初始参数,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混沌时间序列进行预测实验,结果表明可以对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确建模和预测,证明了本方法的有效性.

English Abstract

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