基于混沌理论的网络流量BP神经网络预测

应用相空间重构技术,论证了网络流量存在混沌现象,并计算了实际网络流量的关联维,Lyapunov指数;在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测,实例表明,和FARIMA(p,d,q)模型相比,基于混沌理论的BP神经网络模型有较好的预测能力,并具有较长的预测步长。     

混沌RBF神经网络异常检测算法

针对传统神经网络异常检测算法的准确率问题,文中将混沌和RBF（Radial Basis Function）神经网络相结合,既可利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可发挥RBF神经网络大规模并行处理、自组织自适应性等功能。文中对混沌时间序列进行相空间重构得到相空间向量,作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络构建电力负荷序列的拟合函数,在此基础上进一步预测,比较预测值与真实值的偏差,从而判断检测信号是否为异常信号。实验结果表明,该方法相对其他算法预测精度更高,具有较好的异常检测能力。     

基于RBF神经网络的混沌时间序列预测

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.     

基于改进的RBF网络的混沌时间序列预测

为使传统的时间序列预测适合于非线性系统的时间序列建模与预测,提出了一种改进的RBF神经网络,并采用该网络对混沌时间序列进行预测.通过实例计算,预测效果较好.     

基于改进的RBF网络的混沌时间序列预测

为使传统的时间序列预测适合于非线性系统的时间序列建模与预测 ,提出了一种改进的RBF神经网络 ,并采用该网络对混沌时间序列进行预测。通过实例计算 ,预测效果较好。     

基于神经网络的混沌时间序列建模及预测

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。     

基于径向基神经网络的局域预测法及其应用

一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基神经网络的局域预测模型。通过对Logistic映射以及Lorenz系统的3个分量的混沌时间序列的预测仿真,表明该预测方法对混沌时间序列的预测具有较好的效果。     

基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究

针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基（RBF）神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用混沌算法确定输出层连接权值和隐含层高斯函数径向基中心,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。仿真结果表明,与空气进气流量平均值模型、RBF神经网络预测模型比较,该模型具有更高的预测精度,为精确及时测试汽油机进气流量提供了一种全新的软件测量方法。     

基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测

为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法(WPCRBF).充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中.以真实网络流量数据为实验数据,分别用CRBF、基于小波的RBF神经网络混沌预测法(WCRBF)与提出的WPCRBF进行预测,实验结果表明,该方法能够较准确地对网络流量进行预测.     

基于混沌神经网络的股票分析及其预测

混沌动力学理论提供了证券市场中股价波动的一种分析方法.为了考察中国证券市场的价格是否存在混沌行为,以1990.12.19到2008.4.24的上海证券市场每天的收盘数据,分析了价格波动的非线性特征,通过重构相空间方法重构了1990年到2008年上证指数时问序列的奇怪吸引子,计算其关联维数,并求出其Lyapunov指数为正.从而确认了上证指数时间序列的混沌行为.神经网络是一个非线性系统,通过学习,可以实现非线性函数逼近,从而能更好地实现股票的走向预测.     

交通流量小波神经网络多步预测研究

针对交通流量混沌时间序列多步预测的问题,提出了一种基于混沌机理的小波神经网络(WNN)快速学习算法.通过将混沌理论和小波分析相结合,建立了交通流量时间序列WNN模型;阐述了混沌学习算法的机理,设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应学习算法.仿真试验结果表明,该算法的多步预测性能明显优于应用BP网络和非混沌算法的小波神经网络.     

改进的RBF神经网络交通流预测算法

短时交通流预测是实现智能交通控制的前提与基础.提出了一种基于粗神经网络的RBF短时交通流预测算法,该算法在交通流量预测方面明显优于常规RBF神经网络,且具有较高的实时性.     

基于RBF神经网络的数据挖掘研究

探讨了基于数据仓库的数据挖掘技术的原理与相关方法,介绍了RBF神经网络的原理与特点。针对RBF神经网络非线性映射能力强和学习速度快等特点,介绍了基于RBF神经网络的数据挖掘方法的数据清洗、预处理和正则化等操作步骤。神经网络具有分布式存储信息的特点,能够利用大量神经元间的连接,以及连接权值的分析,来限定特定信息。使用这种思想构建的网络系统,即使在局部的网络损坏,也不会导致整体的瘫痪。     

基于RBF神经网络与粗糙集的数据挖掘算法

随着数据挖掘技术的兴起,为了提高数据挖掘的准确性,提出了很多数据挖掘算法.神经网络与粗糙集理论结合的数据挖掘算法一直是基于粗糙集理论数据挖掘研究的热点之一.文中提出利用RBF神经网络收敛速度快、泛化能力强等优势先对数据进行训练,优化数据后传递给粗糙集进行数据挖掘的新思路.并通过对比与未经过RBF神经网络训练的数据挖掘结果,发现RBF神经网络与粗糙集结合算法挖掘的精度有明显的提高,证明了RBF神经网络与粗糙集理论结合的数据挖掘算法是有效的、可行的.     

基于混沌理论和神经网络的网络流量预测

针对目前网络流量预测不能很好地满足智能网络管理需求的现状,分析网络流量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出某网络中心流量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络流量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。     

基于径向基神经网络的月降水量预测模型研究

针对月降水量高度非线性的特点,以合肥20年的月降水量为时间序列,综合运用径向基函数（RBF）神经网络,建立了一种基于径向基函数的神经网络预测模型。首先对RBF神经网络进行介绍,并将该网络应用于月降水量预测,应用归一化方法对原始数据进行预处理;然后运用MATLABR2008神经网络工具箱函数建立月降水量预测模型;最后进行仿真实验与分析,将RBF神经网络与传统的BP网络训练预测结果进行比较。结果显示,RBF神经网络模型训练的迭代次数和训练时间、预测结果明显好于传统BP神经网络。     

基于小波神经网络的流量混沌时间序列预测

在Takens提出的相空间重构模型基础上,应用小波变换对其进行改进,充分考虑噪声对重构结果的影响。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入网络流量预测中,介绍小波神经网络的基本构造和学习方法。实验表明,与RBF神经预测方法相比,小波神经网络预测方法的逼近效果更好、误差更小。     

基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测

为提高强混沌背景下谐波信号的检测能力,提高系统的信噪比,提出了一种在混沌背景噪声中提取正弦信号的RBF神经网络方法。依据混沌吸引子固有的几何特性和混沌系统轨迹点在流形中的演化规律,建立混沌系统的RBF神经网络单步预测模型,改进了网络的学习算法,利用RBF神经网络对输入扰动的敏感,预测出误差信号。分析了在低信噪比下的检测性能。通过对Lorenz流和实际舰船辐射噪声信号中的信号检测进行计算机仿真实验,验证了算法的有效性和可行性,并且实验表明信噪比最低达-40dB时,仍能有效检测出信号。     

基于RBF网络和AR模型的网络时延预测

分析了网络传输时延的组成和特点，提出了利用AR模型和RBF神经网络预测网络传输时1延，运用Matlab软件对其预测进行仿真．结果证明AR模型和RBF神经网络都能很好的预测网络时延，通过对比仿真结果分析，得出各自进行时延预测的适用条件。