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摘要:
基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构,利用混沌序列固有的确定性和非线性,提出了用于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型.该预测模型在Volterra自适应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数.实验研究表明,这种少参数非线性自适应滤波预测器仅需用50个样本经20次预训练后,就能有效地预测一些低维混沌序列,且这种少参数非线性自适应滤波预测器更便于工程实现.
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文献信息
篇名 用一种少参数非线性自适应滤波器自适应预测低维混沌时间序列
来源期刊 物理学报 学科 物理学
关键词 混沌 非线性自适应预测 少参数非线性自适应滤波器 自适应算法
年,卷(期) 2000,(12) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 2333-2339
页数 7页 分类号 O4
字数 4317字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-3290.2000.12.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖先赐 电子科技大学电子工程系 118 2490 28.0 46.0
2 张家树 电子科技大学电子工程系 11 641 9.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
混沌
非线性自适应预测
少参数非线性自适应滤波器
自适应算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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