计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
3期
247-250,355
,共5页
最大广义相关熵准则%最小均方%组合%混沌时间序列预测
最大廣義相關熵準則%最小均方%組閤%混沌時間序列預測
최대엄의상관적준칙%최소균방%조합%혼돈시간서렬예측
针对基于LMS的自适应预测算法对具有时变特性的时间序列预测在鲁棒性等方面存在缺陷,而使用最大广义相关熵准则以衡量输入输出的相似度,它含有误差分布的高阶统计量,对数据处理具有一定的鲁棒性,提出了一种基于MCC的混沌时间序列自适应预测算法,考虑到LMS算法和MCC准则的优势,将输入序列和权值向量分成两组,分别用LMS和MCC进行迭代训练,得到组合的新自适应预测算法.仿真结果表明,组合自适应预测算法在预测精度和鲁棒性方面都要优于基于LMS或基于MCC的预测算法.
針對基于LMS的自適應預測算法對具有時變特性的時間序列預測在魯棒性等方麵存在缺陷,而使用最大廣義相關熵準則以衡量輸入輸齣的相似度,它含有誤差分佈的高階統計量,對數據處理具有一定的魯棒性,提齣瞭一種基于MCC的混沌時間序列自適應預測算法,攷慮到LMS算法和MCC準則的優勢,將輸入序列和權值嚮量分成兩組,分彆用LMS和MCC進行迭代訓練,得到組閤的新自適應預測算法.倣真結果錶明,組閤自適應預測算法在預測精度和魯棒性方麵都要優于基于LMS或基于MCC的預測算法.
침대기우LMS적자괄응예측산법대구유시변특성적시간서렬예측재로봉성등방면존재결함,이사용최대엄의상관적준칙이형량수입수출적상사도,타함유오차분포적고계통계량,대수거처리구유일정적로봉성,제출료일충기우MCC적혼돈시간서렬자괄응예측산법,고필도LMS산법화MCC준칙적우세,장수입서렬화권치향량분성량조,분별용LMS화MCC진행질대훈련,득도조합적신자괄응예측산법.방진결과표명,조합자괄응예측산법재예측정도화로봉성방면도요우우기우LMS혹기우MCC적예측산법.
