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1.
基于小波神经网络的混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种用小波神经网络进行混沌时间序列预测的方法,并介绍了小波神经网络的基本构造和学习算法。在此基础上,通过由Logistic方程产生的混沌时间序列对该网络进行模拟实验,证明了该神经网络具有较好的预测效果。 相似文献
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基于RBF神经网络的混沌时间序列预测 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出将径向基函数(RBF)神经网络应用于混沌时间序列的预测,设计了一个三层RBF网络结构.对于三个典型的混沌系统,在不同的噪声水平下,采用RBF网络模型分别进行了预测研究.仿真结果表明,采用RBF网络进行混沌时间序列的预测能够取得比现有其它方法更好的效果. 相似文献
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基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构 总被引:14,自引:1,他引:14
探讨了小波神经网络在混沌时间序列分析与相空间重构中的应用,通过混沌时间序列单步预测与多步预测的例子,比较了小波神经网络与MLP的逼近和收敛性能,对最近提出的一种多分辨率学习策略进行了改进,利用连续3次样条小和正交Daubechies小波代替Haar小波对时间序列做小波分解;用改进的学习算法训练网络并应用到混沌序列相空间重构中,实验结果表明,小波神经网络比MLP和ARMA模型具有更强大的逼近能力,因而十分适合应用于时间序列分析中;多分辨率学习算法可作为分析复杂混沌时间序列的一种重要工具。 相似文献
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基于神经网络的混沌时间序列短期预测 总被引:3,自引:0,他引:3
将神经网络理论、预测理论等引入混沌领域,采用了一种基于BP网络的预测方法,给出了该方法中神经网络的具体实现过程,经计算机仿真表明该方法是行之有效的,并给出了具体应用事例。 相似文献
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基于神经网络的混沌时间序列建模及预测 总被引:9,自引:0,他引:9
该文从相空间重构理论出发,讨论了基于神经网络的混沌时间序列建模及预测方法,并以Logistic方程产生的混沌时间序列作为研究对象,采用BP和RBF两种神经网络分别对其进行了仿真分析,实验结果表明:最大Lyapunov指数越大,可预测步长越短;基于RBF网络的混沌时间序列建模及预测效果优于BP网络。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(4)
针对混沌时间序列的混沌性,提出一种改进的相空间重构方法——交集寻优法;针对传统的BP神经网络、RBF神经网络及AR模型对混沌时间序列预测效率和预测精度较低的缺点,提出两种不同的Hermite神经网络预测模型。以四阶蔡氏电路为模型,结合粒子群算法建立预测模型。仿真结果表明,利用交集寻优法进行相空间重构能很好地保留原系统的动力学特性,证实了该方法的有效性;Hermite神经网络较传统的预测模型精度更高,便于基于粒子群算法的Hermite神经网络预测方法的推广和应用。 相似文献
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基于混沌理论对城市供水的水务量时间序列进行了非线性混沌特性的辨识与分析,建立了水务量的混沌时间序列模型,并进行了实证研究。 相似文献
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太阳黑子是表征太阳活动的重要现象,影响地球、人体乃至生命环境.针对影响太阳黑子的因子难以确定的问题,引入小波包和混沌相空间重构子序列揭示太阳黑子时间序列的动力学及物理规律.该方法采用小波包分解原始时间序列,用混沌相空间重构恢复影响因子,并采用小波神经网络预测子序列,再经小波包重构获得太阳黑子的最终预测结果.其中小波神经网络采用自行开发的工具箱,其具有方便、收敛速度快、数据吞吐量大、预测精度高以及实用性强等特点,对推广小波神经网络应用具有重要作用,并为太阳黑子数的预测提供了一条新途径. 相似文献
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小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力。针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架。在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习。最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性。 相似文献
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时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义.文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测. 相似文献
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时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义。文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测。 相似文献
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为了提高对混沌时间序列预测的精准度,提出了一种基于模糊信息粒化和注意力机制的混合神经网络预测模型。首先对数据进行归一化处理,利用模糊信息粒化对数据的复杂度进行简化;然后将经过相空间重构后的样本输入卷积神经网络(CNN)提取空间特征;再利用长短期记忆神经网络(LSTM)进一步提取时间特征;最后将融合特征传递给注意力机制提取关键特征,得出预测结果。选取Logistic、洛伦兹和太阳黑子混沌时间序列进行实验,并与CNN-LSTM-Att模型、CNN-LSTM模型、FIG-CNN模型、FIG-LSTM模型、CNN模型、LSTM模型、支持向量机(SVM)及误差逆传播(BP)模型进行对比分析。结果表明,所提的预测模型预测精度更高,误差更小。 相似文献
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为提高小波网络运行速度,缩短小波网络的训练及运行时间,提出一种基于提升小波变换和神经网络算法的改进小波网络——提升小波网络.首先将带有明显特征的信号作为网络输入,经过权值处理输入到隐层节点进行提升小波变换处理,提取信号的低频系数作为隐层节点的输出,再经过权值化处理输入到输出层节点进行0-1输出,进而达到对信号的特征识别... 相似文献
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Hu Jiaojiao Wang Xiaofeng Zhang Ying Zhang Depeng Zhang Meng Xue Jianru 《Neural Processing Letters》2020,52(2):1485-1500
Neural Processing Letters - Time series prediction problems are a difficult type of predictive modeling problem. In this paper, we propose a time series prediction method based on a variant long... 相似文献
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基于RBF神经网络的时间序列预测 总被引:17,自引:0,他引:17
前馈神经网络在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF)网络等等。相对于其他前馈神经网络,RBF网络学习速度快,函数逼近能力强,因而在时间序列预测方面具有很好的应用前景。 相似文献