系统工程理论与实践
繫統工程理論與實踐
계통공정이론여실천
Systems Engineering—Theory & Practice
2003年
1期
73~76
,共null页
混沌算法 自适应预测模型 进化计算 神经网络 全局随机优化算法 神经网络
混沌算法 自適應預測模型 進化計算 神經網絡 全跼隨機優化算法 神經網絡
혼돈산법 자괄응예측모형 진화계산 신경망락 전국수궤우화산법 신경망락
在混沌算法神经网络的预测模型中, 适当选择非线性反馈项, 能使网络的动力学在权空间具有混沌行为, 网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达到全局极小或其近似.本文基于EP进化算法建立一种自适应机制, 使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项. 应用这种算法的神经网络对基于Mackey-Glass方程和Lorenz系统的时间序列进行在线预测, 结果表明,网络具有很好的自适应预测性能.
在混沌算法神經網絡的預測模型中, 適噹選擇非線性反饋項, 能使網絡的動力學在權空間具有混沌行為, 網絡繫統在學習和訓練過程中能夠跳齣能量的跼域極小達到全跼極小或其近似.本文基于EP進化算法建立一種自適應機製, 使得網絡能夠根據學習和訓練的結果優化非線性反饋項. 應用這種算法的神經網絡對基于Mackey-Glass方程和Lorenz繫統的時間序列進行在線預測, 結果錶明,網絡具有很好的自適應預測性能.
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