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基于BP网络的混沌时间序列预测的研究.pdf

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本文研究了混沌时间序列的相关理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用Matlab编程验证了其有效性和普适性。论文主要完
成4个方面的工作:
1)介绍了混沌时间序列,论述了其可预测性、预测方法以及预测尺度。
2)相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。本文
讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并
给出了相应算法。
3)将BP神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟
和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经仿真
表明了该方法的有效性,并给出了具体的应用实例。
4)讨论了BP网络参数设定的一般方法和优化参数的方法。
胡圣亮  |  2011-08-14 16:21 
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