基于模糊预测器模型的混沌时间序列预测

• 作者: 张立权 邵诚
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 混沌 数据挖掘 预测 模糊模型
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 660-664
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2005.06.005

摘要

基于数据挖掘思想,使用兴趣度度量和改进的梯度下降法,提出一种新的、具有自学习能力的模糊方法来建模和预测混沌时间序列.所提方法不仅能同时辨识模糊模型、调整其参数及确定输出空间的最优模糊子集,而且解决了梯度下降法中存在的收敛速度和振荡之间的冲突问题.仿真结果表明新方法是有效的、准确的,它能很好地辨识系统的特征,并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵诚	大连理工大学信息与控制研究中心	120	2026	21.0	41.0
2	张立权	大连理工大学信息与控制研究中心	4	11	2.0	3.0