科技通报
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과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2010年
5期
721-725
,共5页
混沌理论%相空间重构%时间序列预测%神经网络%算法
混沌理論%相空間重構%時間序列預測%神經網絡%算法
혼돈이론%상공간중구%시간서렬예측%신경망락%산법
研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题.首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理,设计了交通流量Voherra神经网络的学习算法快速学习算法;最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络.
研究瞭VNNTF神經網絡交通流量混沌時間序列預測的問題.首先,通過混沌理論提取瞭交通流量時間序列的混沌特徵,併在此基礎上建立瞭VNNTF神經網絡交通流量時間序列模型;接著,闡述瞭VNNTF神經網絡學習算法原理,設計瞭交通流量Voherra神經網絡的學習算法快速學習算法;最後利用交通流量混沌時間序列對VNNTF網絡模型、Voherra預測濾波器和BP神經網絡進行瞭單步預測,併對預測結果的倣真圖和真實值與預測值的方均根進行瞭比較,結果錶明基于混沌學習算法的VNNTF神經網絡的預測性能明顯優于Volterra預測濾波器和BP神經網絡.
연구료VNNTF신경망락교통류량혼돈시간서렬예측적문제.수선,통과혼돈이론제취료교통류량시간서렬적혼돈특정,병재차기출상건립료VNNTF신경망락교통류량시간서렬모형;접착,천술료VNNTF신경망락학습산법원리,설계료교통류량Voherra신경망락적학습산법쾌속학습산법;최후이용교통류량혼돈시간서렬대VNNTF망락모형、Voherra예측려파기화BP신경망락진행료단보예측,병대예측결과적방진도화진실치여예측치적방균근진행료비교,결과표명기우혼돈학습산법적VNNTF신경망락적예측성능명현우우Volterra예측려파기화BP신경망락.
