混沌和神经网络相结合预测短波通信频率参数

• 作者: 简相超 郑君里
• 来源期刊: 清华大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 神经网络 预测 短波通信 奇异值分解 噪声
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TN011.2
• 字数: 3446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2001.01.005

摘要

为提高短波通信的可靠性，提出了一种将混沌和神经网络相结合的方法预测短波通信频率参数。利用混沌方法重构相空间系统吸引子，用前向多层神经网络拟合吸引子上的全局整体映射，构成混合预测模型。实验结果表明，将此混合模型用于预测短波通信频率参数如F2层临界频率ffoF2，能达到较好的预测效果，可以应用到实际预测系统中。还将基于奇异值分解的噪声消减滤波算法应用到数据预处理中，预测结果表明了这种办法能提高预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑君里	清华大学电子工程系	48	997	20.0	30.0
2	简相超	清华大学电子工程系	5	165	5.0	5.0