基于改进 RBF神经网络的混沌时间序列预测 (2011年)

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文件名称：基于改进 RBF神经网络的混沌时间序列预测 (2011年)

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更新时间：2024-05-26 22:49:32

自然科学 论文

基于 RBF神经网络与相空间重构理论,对网络预测模型进行改进,并以 Lorenz动力系统 产生的混沌时间序列作为研究对象,建立预测模型并对其进行数值仿真。实验结果表明,基于改 进 RBF神经网络与相空间重构理论的混沌时间序列预测方法比 BP、R BF神经网络模型的预测 精度高、误差小、性能优越,改进方法可行、有效。