计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2007年
1期
40-43
,共4页
马千里%郑启伦%彭宏%钟谭卫
馬韆裏%鄭啟倫%彭宏%鐘譚衛
마천리%정계륜%팽굉%종담위
混沌时间序列%递归神经网络%预测
混沌時間序列%遞歸神經網絡%預測
혼돈시간서렬%체귀신경망락%예측
提出了一种动态递归神经网络模型进行混沌时间序列预测,以最佳延迟时间为间隔的最小嵌入维数作为递归神经网络的输入维数,并按预测相点步进动态递归的生成训练数据,利用混沌特性处理样本及优化网络结构,用递归神经网络映射混沌相空间相点演化的非线性关系,提高了预测精度和稳定性.将该模型应用于Lorenz系统数据仿真以及沪市股票综合指数预测,其结果与已有网络模型预测的结果相比较,精度有很大提高.因此,证明了该预测模型在实际混沌时间序列预测领域的有效性和实用性.
提齣瞭一種動態遞歸神經網絡模型進行混沌時間序列預測,以最佳延遲時間為間隔的最小嵌入維數作為遞歸神經網絡的輸入維數,併按預測相點步進動態遞歸的生成訓練數據,利用混沌特性處理樣本及優化網絡結構,用遞歸神經網絡映射混沌相空間相點縯化的非線性關繫,提高瞭預測精度和穩定性.將該模型應用于Lorenz繫統數據倣真以及滬市股票綜閤指數預測,其結果與已有網絡模型預測的結果相比較,精度有很大提高.因此,證明瞭該預測模型在實際混沌時間序列預測領域的有效性和實用性.
제출료일충동태체귀신경망락모형진행혼돈시간서렬예측,이최가연지시간위간격적최소감입유수작위체귀신경망락적수입유수,병안예측상점보진동태체귀적생성훈련수거,이용혼돈특성처리양본급우화망락결구,용체귀신경망락영사혼돈상공간상점연화적비선성관계,제고료예측정도화은정성.장해모형응용우Lorenz계통수거방진이급호시고표종합지수예측,기결과여이유망락모형예측적결과상비교,정도유흔대제고.인차,증명료해예측모형재실제혼돈시간서렬예측영역적유효성화실용성.
