基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
具有反馈环的GMDH(Group Method of Data Handling with a feedback loop简称为GMDH-FL)网络只有三层,结构简单;而模糊GMDH神经(Neurofuzzy GMDH简称为NF-GMDH)网络可以同时利用系统的数据信息和语言信息.本文结合这两种网络的优点,利用改进自组织策略,提出了具有反馈环的NF-GMDH网络(简称NF-GMDH-FL).针对该网络的第二次及其以后循环训练中有大量冗余组合和计算的缺点,本文进一步研究了具有改进反馈环的NF-GMDH(NF-GMDH with improved feedback loop简称为NF-GMDH-IFL)网络,并将其应用于混沌时间序列预测.通过仿真研究,证明其网络训练速度快,建模精度高,有比NF-GMDH模型和NF-GMDH-FL模型更优良的性能.
推荐文章
基于混沌优化GMDH网络的月降水量预测
降水量
GMDH
混沌
月降水量预测
SVM-RBF网络在混沌时间序列预测中的应用
支持向量机
机器学习
径向基神经网络
混沌时间序列
支持向量机在混沌系统预测中的应用
支持向量机
混沌系统
交通流量
预测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 具有改进反馈环的NF-GMDH网络及其在混沌预测中的应用
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 GMDH-FL网络 NF-GMDH网络 自组织方法 混沌时间序列预测
年,卷(期) 2004,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 86-90
页数 5页 分类号 TP18
字数 3516字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-0249.2004.05.020
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 刘国华 浙江大学建筑工程学院 124 1744 23.0 37.0
2 赵小梅 浙江大学建筑工程学院 10 72 5.0 8.0
3 楼玉 浙江大学建筑工程学院 2 42 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (24)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (45)
1980(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2004(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2005(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2007(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2012(12)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(11)
2013(12)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(11)
2014(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2015(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2016(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2017(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
GMDH-FL网络
NF-GMDH网络
自组织方法
混沌时间序列预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导